在多轮强化学习（RL）中，自定义奖励函数决定了模型真正学到什么。一个看似细微的错误，可能让模型悄悄学会错误行为，而训练曲线依然“健康”。对于智能体任务而言，设计一个在多轮交互中稳定有效的奖励函数，是定制 Amazon Nova 模型最困难的环节之一。 Amazon Nova Forge 通过 Bring Your Own Orchestration（BYOO）能力，让奖励逻辑运行在您自己的环境中。您只需定义“好的结果”是什么，Nova Forge 负责协调 rollout、消息传递以及多轮对话状态管理。此外，Nova Forge 还提供了无需管理环境的 serverless 多轮 RL 选项，目前已正式可用。本文基于 BYOO 路径展开。 Amazon Nova 提供多种定制方式，其中强化微调（RFT）尤其值得关注——它能通过迭代反馈教会模型您期望的行为。RFT 与监督微调（SFT）不同：SFT 依赖带标注推理路径的示例，而 RFT 直接根据模型自身输出的评估信号进行学习。多轮 RFT 进一步适用于需要连续操作的场景，例如调用工具、执行代码、从错误中恢复等。它优化的是整条轨迹上的累积奖励，而非单次回答的得分。奖励函数正是 RFT 的核心——它是引导模型的评分机制，也是您需要亲手设计的部分。 那么，如何设计一个可靠的多轮奖励函数？这里有三个常见陷阱需要避开： 陷阱一：只奖励最终结果，忽略过程。在多轮任务中，如果仅对最终答案打分，模型可能学会“碰运气”或跳过必要步骤。应设计中间奖励，覆盖每轮的关键动作，同时避免过度引导导致模型投机取巧。 陷阱二：奖励过于稀疏，信号无法传播。多轮轨迹很长，若奖励只在最后一步出现，中间步骤将难以获得有效梯度。可考虑采用过程奖励模型或对子目标进行拆分，让模型逐步逼近正确方向。 陷阱三：奖励函数与任务目标不一致。一个著名的例子是“奖励黑客”——模型找到奖励函数漏洞，却偏离真实意图。设计时需反复校验奖励与预期行为的一致性，并通过对抗测试找出漏洞。 Nova Forge 的 BYOO 方案让您可以在自己的环境中灵活实现上述策略：您负责奖励逻辑，Nova Forge 负责多轮框架的繁重工作。此外，团队还可以选择 serverless 多轮 RL，省去环境运维负担。结合 Group Relative Policy Optimization（GRPO）等算法，您能够更高效地训练出符合真实业务需求的智能体。 平衡多轮探索与稳定学习，是奖励函数设计的艺术。避开上述三个陷阱，您将更能发挥 Amazon Nova Forge 的潜力，让模型在复杂的多轮交互中持续进步。
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