強化學習（RL）在訓練大型語言模型（LLM）代理時，常因高昂成本、復雜基礎設施和不可靠反饋等問題面臨挑戰。為破解這些難題，meta公司聯合芝加哥大學與加州大學伯克利分校的研究團隊，共同開發了一款名為DreamGym的創新框架。該框架通過模擬RL環境，為代理提供了一條高效且安全的訓練路徑，有效降低了數據收集與環境交互的開支。

DreamGym的核心優勢在于其動態任務調整機制。在訓練過程中，框架會根據代理的實時表現，自動生成難度逐步提升的任務，確保代理能夠循序漸進地掌握復雜問題的解決方法。這種設計不僅提升了訓練效率，還避免了因任務難度跳躍過大導致的代理學習受阻問題。研究團隊的實驗數據顯示，DreamG姆在完全模擬環境中，以及模擬學習向現實場景遷移的過程中，均顯著優化了RL訓練效果。

針對現實應用中操作序列長、反饋稀疏的痛點，DreamGym通過三個核心模塊構建了閉環訓練系統。首先是“基于推理的經驗模型”，它將目標環境的動態特性轉化為文本空間，模擬真實應用場景；其次是“經驗重放緩沖區”，作為動態記憶庫，通過存儲多樣化經驗指導模型預測，確保合成數據的豐富性；最后是“課程任務生成器”，根據代理能力自動生成更具挑戰性的新任務。三者協同作用，形成了從經驗生成到任務升級的完整鏈條。

在電子商務、體感控制和網頁交互等領域的基準測試中，DreamGym展現了卓越性能。尤其在WebArena環境下，經其訓練的代理任務成功率較傳統方法提升超30%，驗證了框架在復雜場景中的適應性。研究團隊指出，該框架在需要高成本數據收集的領域具有顯著優勢——僅通過合成交互即可達到主流算法水平，大幅削減了訓練開支。

DreamGym的突破性在于重新定義了RL訓練的可行性邊界。通過將環境模擬與動態課程設計相結合，它為那些因成本或技術限制難以應用RL的領域提供了解決方案。例如，在需要人類專家標注的場景中，該框架可減少對人工驗證的依賴；在涉及長序列操作的場景中，其逐步進階的任務設計能幫助代理更穩定地積累經驗。這些特性使DreamGym成為推動RL技術落地的重要工具。