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AWS发SageMakerAI多轮RL微调搜索Agent教程
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SI 综述
2026年10月2日23时44分，AWS Machine Learning Blog发布了一手报道，标题为“Amazon SageMaker AI 使用多轮 RL 微调搜索智能体”。报道指出，在 Amazon SageMaker AI 平台上，可以使用多轮强化学习（MTRL）方法对 Qwen3.6-27B 模型进行微调，从而构建一个能够自主决策检索策略的搜索智能体。该方法的核心在于优化完整的多轮轨迹，而非单轮。通过这种微调方式，较小的模型能够同时具备前沿大模型级别的可靠性，以及低成本的推理速度。报道还提及，在此方法之前，采用单轮强化学习或监督微调的方式，难以有效处理多步交互过程中存在的依赖关系，而多轮RL微调解决了这一问题。目前，该教程与报道已发布，代表了在 SageMaker AI 上构建搜索智能体的新进展。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- AWS Machine Learning BlogAmazon SageMaker AI 使用多轮 RL 微调搜索智能体
在 Amazon SageMaker AI 上使用多轮强化学习（MTRL）微调 Qwen3.6-27B 模型，构建能自主决策检索策略的搜索智能体。该方法通过优化完整多轮轨迹，使小模型兼具前沿模型的可靠性与低成本推理速度。此前单轮 RL 或监督微调难以有效处理多步交互中的依赖关系。
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