当前AI代理虽知识丰富，但缺乏实践经验，面对复杂任务表现不佳。传统方法需要大量人工标注数据，成本高昂且难以覆盖所有情况。Agent Lightning通过强化学习让AI代理在实践中持续学习和改进，就像人类通过试错掌握新技能。

Agent Lightning实现了完全解耦设计，将代理执行与训练过程分离，使任何现有AI代理几乎无需修改代码即可接入学习系统。

Agent Lightning采用马尔可夫决策过程(MDP)框架，将代理执行过程抽象为状态、动作和奖励的循环，并提出LightningRL算法，一种分层强化学习算法，包含信用分配模块。

Agent Lightning采用训练-代理分离架构，包含Lightning服务器和Lightning客户端两个核心组件。

通过自动中间奖励(AIR)机制解决奖励稀疏性问题，从系统监控数据中挖掘学习信号，增强智能体鲁棒性。

研究团队在多个任务上验证了Agent Lightning框架的有效性，结果显示智能体的性能获得了稳定且持续的提升。