Agent-R1

环境要求

• Python 环境（项目为 Python 项目）
• 环境配置与 verl 一致，当前版本要求 verl==0.7.0
• 已安装 git；使用 git lfs 方式时需 git-lfs
• 下载数据需联网访问 ModelScope，或安装 modelscope 包
• 训练需按 verl 官方文档准备对应运行环境（README 未列出具体依赖命令）

安装与启动步骤

1. 1克隆仓库

   README 说明只需克隆本仓库，没有单独的 Agent-R1 安装步骤，克隆后即为项目根目录。

   git clone https://github.com/AgentR1/Agent-R1.git

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2. 2配置 verl 环境

   按 verl 官方安装文档完成环境配置，当前版本要求 verl==0.7.0；也可先看 Getting Started 页面。

3. 3下载训练数据

   用 ModelScope CLI 下载官方处理好的数据，落到 data/agent-r1-data 目录，供各任务脚本读取。

   pip install modelscope
   modelscope download --dataset Melmaphother/Agent-R1-data --local_dir data/agent-r1-data

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4. 4或用 git 下载数据

   不想用 ModelScope CLI 时，可用 git lfs 直接克隆数据集到同一本地目录。

   git lfs install
   git clone https://www.modelscope.cn/datasets/Melmaphother/Agent-R1-data.git data/agent-r1-data

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5. 5放置数据路径

   按各 recipe 期望的路径放置数据文件，也可用软链接（symlink）指向上一步下载的目录。

6. 6运行自检脚本

   用 GSM8K 的 steppo 脚本做环境连通性自检，确认数据与依赖都接好后，再进入 Agent 任务教程。

   bash examples/gsm8k/run_steppo.sh

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如何确认成功

成功执行 examples/gsm8k/run_steppo.sh 且无环境或数据路径报错，即说明环境配置正确。

常见问题

注意事项

• 当前版本依赖 verl==0.7.0，README 未给出 Agent-R1 自身的安装命令，请以 verl 官方文档为准。
• 下载的数据需按各任务 recipe 期望的路径放置或建立软链接，不能只下载不放置。
• 更多说明见官方文档站点 https://agentr1.github.io/Agent-R1/docs/ 与论文 https://arxiv.org/abs/2511.14460。