在大型语言模型（LLM）的后训练阶段，多代理强化学习（MARL）已成为提升模型协作能力的关键技术。VERL作为火山引擎开源的RLHF框架，通过奖励共享策略工程化涌现协作机制，帮助代理在任务分解和离线对齐中实现高效互动。这种方法不同于传统单轮奖励优化，而是聚焦于多轮对话的全局最优，模拟用户-代理协作以培养代理的意图传播和动态调整能力。最终，代理能自发形成协调行为，适用于复杂任务如文档共创或多步推理。
VERL的核心在于其混合控制器编程模型，支持如GRPO和CollabLLM等算法扩展。CollabLLM配方特别针对涌现协作设计，通过多轮感知奖励（MR）函数评估响应对整个对话的影响。“在有效协作中，回应的价值不仅在于即时实用性，还在于它如何促进整个对话的成功。”这一机制通过采样多种可能响应，并基于模拟用户未来交互评分整个路径，实现奖励共享。实验显示，这种方法在文档共创任务中，用户交互体验和任务完成时间均优于单轮基线，提升了代理的协作鲁棒性。
证据来源于VERL的实际实现和相关研究。在CollabLLM中，系统从模型采样陈述、建议和问题三种响应类型，然后扩展对话路径，使用自动化指标如任务完成度和用户参与度进行评估。MR值计算为采样对话平均分数，使用PPO或GRPO更新模型参数。VERL的GRPO算法进一步优化了组相对策略，支持多代理环境中意图共享，减少误协调错误。基准测试显示，在数学和编码任务上，训练后代理的独立问题解决能力提升高达5%，证明了奖励共享在离线对齐中的有效性。
要落地这一策略，需要关注关键参数和监控点。首先，配置GRPO算法时，设置组大小n=4，确保采样多样性，同时启用use_dynamic_bsz=True以动态调整批次大小，最大化GPU利用率。ppo_max_token_len_per_gpu建议为3072（演员模型），critic模型可设为其2倍6144，避免序列长度不匹配。其次，在CollabLLM配方中，定义Interaction模块模拟用户行为，使用异步奖励计算分散LLM API请求，降低峰值并发。自定义Agent Loop采用token-in-token-out机制，保证多轮交互精度。
实施清单包括：1. 准备数据集：使用Parquet格式的多轮对话数据，包含prompt-response对。2. 模型集成：加载如Qwen2.5的HuggingFace模型，支持vLLM rollout。3. 训练流程：初始化VERL实例，设置actor_rollout_ref.rollout.multi_turn.format="hermes"，运行train_rl_collabllm.sh脚本。4. 监控：启用Nsight Systems分析GPU利用率，设置global_profiler.steps=[1,5,10]追踪瓶颈。5. 验证：使用Spider或AIME基准评估协作效果，关注actor/grad_norm指标以检测序列不匹配。
风险管理上，注意采样轨迹的计算开销，可通过FSDP2后端降低内存7%，提升吞吐1.5%。模拟用户质量影响泛化，使用真实用户反馈微调。回滚策略：若协作失败，降级至单代理PPO，逐步引入奖励共享。
总之，通过VERL的奖励共享，涌现协作从理论走向工程实践，推动LLM在多代理任务中的应用。未来，可扩展至VLM多模态协作。
资料来源：VERL GitHub仓库（https://github.com/volcengine/verl），CollabLLM论文（https://arxiv.org/pdf/2502.00640），VERL文档（https://verl.readthedocs.io/en/latest/）。