Qwen released QwenGyre - RL framework for training AI agents on extremely long complex tasks

Reddit 페이지는 직접 읽지 못해(403) RSS로 받은 게시글 본문을 옮겼어요. 원문은 r/LocalLLaMA의 링크 소개 글이며, 상세 내용은 논문(arxiv.org/abs/2609.33848)에 있어요.

Qwen이 QwenGyre를 소개했어요. 극도로 긴 호흡(extreme-long-horizon, XLong)의 에이전트 학습에 탄력적(elastic) 강화학습을 가져오는 프레임워크로, 두 가지 핵심 설계를 갖고 출시됐어요.

1. Elastic Scheduler

수요 변화에 따라 GPU를 롤아웃(rollout)과 학습(training) 사이에서 다시 배분해요. 이때 진행 중인 실행은 절대 중단되지 않아요. 롤아웃과 학습을 같은 GPU에 두는 Colocate 방식 대비 최대 1.85배, 비동기(Async) 방식 대비 최대 1.78배 빨라졌다고 해요.

2. Trajectory Processor

컨텍스트 압축(compaction), 서브에이전트, 재시도처럼 갈라지는 실행을 접두어(prefix)를 공유하는 궤적 트리로 바꿔, 학습 샘플을 중복 없이 일정한 크기로 묶어요. 시간 초과로 끝난 실행이라도 그때까지의 부분 진척은 점수를 받아요.

규모와 결과

Qwen3.8-2.4T-A95B 모델에 롤아웃당 약 70만 토큰 규모로 확장했고, 48스텝 만에 NL2RepoBench를 52.5%에서 58.5%로 끌어올렸어요. 엔드투엔드 학습 시간은 Async 대비 약 44% 줄었다고 해요.