Anyscale研究团队近期对TRL、Verl、OpenRLHF等九大开源强化学习框架进行了系统性评测，涵盖采用度指标、系统特性和技术架构三大维度。该研究为开发者选择适合RLHF（人类反馈强化学习）、推理模型或智能体训练场景的工具提供了专业指导。评测显示，不同框架在分布式训练效率、自定义策略支持和对齐算法兼容性方面存在显著差异，其中TRL凭借Hugging Face生态集成优势在快速原型开发场景领先，而OpenRLHF则因其模块化设计在复杂agent训练中表现突出。这项研究将直接影响LLM训练基础设施的技术选型趋势，特别是随着多模态Agent和自主决策系统需求的爆发式增长。