Human-Agent-Society/reef

它是什么

REEF 是一套面向自我改进型 AI Agent 的持续学习基础设施，由 Human-Agent-Society 开源。它把 Agent 的推理、训练与强化学习链路整合进同一套 Python 框架，让 Agent 不只是“用一次”，而是能在运行中不断从反馈中进化。

核心亮点

• 持续学习闭环：内置 RL 与 LLM 训练管线，支持 Agent 在真实交互后自动回放、微调，形成“行动→学习→进化”循环。
• 轻量可插拔：不绑定特定模型或框架，通过模块化接口接入现有推理栈，适合从原型到生产的渐进式落地。
• 面向 Agent 原生设计：区别于通用训练库，针对多轮对话、工具调用等 Agent 场景做了轨迹管理与奖励信号优化。

为什么火

当前 Agent 应用的最大瓶颈是“静态大脑”——部署后无法从新数据中学习。REEF 直击这一痛点，把学术界的持续学习/RL 成果工程化，让开发者能用 Apache-2.0 许可在商业场景中构建真正能自适应的 Agent，上线不久即获 500+ Star。

适合谁用

• 正在构建生产级 Agent 的工程师，希望摆脱“人工调 prompt”的循环。
• 研究持续学习或 RL 的学者，需要一个干净的实验基座。
• 对“Agent 自我进化”有好奇心的技术决策者，想低成本验证可行性。

快速上手

pip install reef-ai
# 定义一个带记忆的 Agent 并开启持续学习
from reef import Agent, ContinualLearner

agent = Agent.from_pretrained("your-model")
learner = ContinualLearner(agent)
learner.feedback("用户纠正了你的回答，请更新策略")
learner.train_step()  # 自动完成 RL 微调