ReCall 是模型训练领域的开源项目,由 Agent-RL 开发,2025 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(1,437)位列前 30%,在模型训练分类中处于中上游。
项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-19。MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是:构建能回答实时新闻、股票等时效性问题的问答助手。同类可对比的替代方案包括 Toolformer、Gorilla、WebGPT。

让大模型学会自己上网查资料,回答更准更及时
ReCall 是一个通过强化学习让大语言模型学会自主调用工具(如搜索引擎)的开源项目。它解决的核心问题是:当前 LLM 在需要外部信息或实时数据时,往往依赖预训练知识,导致回答过时或产生幻觉。该项目提出一种训练范式,让模型在推理过程中主动决定何时搜索、如何构造查询,并根据搜索结果修正最终答案。其核心能力包括:基于 RL 的搜索行为优化、与主流 LLM 框架的集成接口、以及配套的推理策略。项目同时包含 ReSearch 变体,专注于搜索与推理的协同训练。整体上,它为开发者提供了一套可复现的流程,用于增强模型的事实性和时效性,特别适合需要知识密集型回答的场景。
1创建 conda 环境
按 README 推荐用 conda 建一个名为 re-call 的独立环境,Python 固定为 3.10。
conda create -n re-call python==3.102激活环境
切到刚创建的环境,后续所有安装命令都在该环境中执行,避免污染系统 Python。
conda activate re-call3克隆并进入仓库
从 GitHub 拉取 ReCall 源码,并进入项目根目录 ReCall。
git clone https://github.com/Agent-RL/ReCall.git
cd ReCall4安装项目依赖
以可编辑模式安装 src/ 下的包,具体依赖见仓库中的 setup.py。
pip3 install -e .5安装 flash-attn
flash-attn 需加 --no-build-isolation 参数安装,否则构建常会失败。
pip3 install flash-attn --no-build-isolation6可选:安装 faiss-gpu
只有要基于 FlashRAG 搭建 Wikipedia RAG 系统时才需要,pip 装会冲突,必须用 conda。
conda install -c pytorch -c nvidia faiss-gpu=1.8.07查阅官方博客
README 的 Quick Start 未给运行命令,请先读项目 blog 了解当前版本的详细用法。
README 未提供启动命令,无法给出统一验证方式;安装过程无报错即表示依赖就绪,具体运行请参照官方博客。
Q:为什么不能用 pip 装 faiss-gpu?
A:README 明确说明 pip 安装 faiss 存在不兼容问题,需改用 conda 命令安装 faiss-gpu=1.8.0。
Q:老的 ReSearch 实现去哪了?
A:已归档到仓库的 re-search 分支,ReCall 是其继任者,可作为 ReSearch 的直接替代。
Q:必须安装 faiss-gpu 吗?
A:不是,仅在需要托管基于 FlashRAG 的 Wikipedia RAG 系统时才安装。
Q:Quick Start 为什么没有命令?
A:当前版本细节集中在官方 blog 中,README 只提示先阅读 blog,属于进行中的工作。
Toolformer、Gorilla、WebGPT
ReCall 是模型训练领域的开源项目,由 Agent-RL 开发,2025 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(1,437)位列前 30%,在模型训练分类中处于中上游。
项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-19。MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是:构建能回答实时新闻、股票等时效性问题的问答助手。同类可对比的替代方案包括 Toolformer、Gorilla、WebGPT。
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