AWS Nova Forge支持自定义多轮强化学习Reward函数

AWS 在 AWS Machine Learning Blog 上发布了新的技术指南，介绍如何为多轮强化学习设计自定义奖励函数，使用的是 Amazon Nova Forge——该公司用于定制和微调 Nova 模型系列的全流程平台。该指南详细介绍了开发者如何定义奖励信号，来评估 AI Agent 在整个多步骤对话或任务中的行为表现，而不是孤立地评判每个回复。

这种区分之所以重要，是因为大多数强化学习设置历来优化的是单轮质量——这个回复看起来是否正确、有帮助或符合品牌调性。多轮奖励函数则不同，它基于在一系列交互中才能显现的结果来对 Agent 进行评分：对话是否收敛到某个解决方案、Agent 是否与早期的承诺保持一致、是否避免了不必要的重复或升级。AWS 的指南将这描述为训练 Agent 在真实、延伸的交互中运作而非脚本化单次交换的必备条件。

根据该材料，Nova Forge 现支持将奖励函数定义为自定义代码，由开发者编写并插入训练循环中，使他们对模型在整个会话中被优化做什么拥有直接控制权。这是从纯粹依赖通用偏好模型或人工反馈标签的一次有意义转变——后者在大规模强化学习所需的数据量级上收集成本高昂，而且并不总能捕捉领域特定的成功标准。

AWS 强调的实际意义在于，构建专业 Agent 的团队——无论是客服、技术支持还是任务自动化——现在可以直接将自身对成功的定义编码到训练信号中。例如，一个客服 Agent 可以因为在更少轮次内解决工单同时遵守升级策略而获得奖励，而不是仅仅因为产生了看似合理的回复。

目前这一功能仅限于使用 Nova Forge 在 AWS 基础设施上进行模型定制的团队；它并非在所有强化学习工具中都可用的一般特性。AWS 的文章也没有包含与其他奖励建模方法的独立基准对比，因此除 AWS 描述的内容外，任何性能声明都应视为未确认。该公司尚未公布奖励函数定制工作流的具体定价细节。

对于不直接构建模型的公司而言，更具迁移价值的要点在于这个底层概念——基于完整任务成果而非单个回复来评估 Agent——无论相关 Agent 是构建在 Nova、竞品基础模型还是内部自动化栈上，都同样适用。