执行摘要

• 一句话：新增 Agent RL 文档与路线图
• 推荐动作：值得精读。尤其是 customization.md 中关于 custom_generate 返回多个样本的契约（共享 rollout_id）和奖励分配模式，是设计 agent 训练的重要决策。

功能与动机

Agentic RL 是 slime 的重要方向，需要系统化文档指导用户接入工具调用、多智能体、沙盒交互等工作流。PR 标题和 body 明确为 Agent RL 添加文档。

实现拆解

1. 新增 docs/en/get_started/agent.md 和 docs/zh/get_started/agent.md：提供 Agentic RL 训练路线图，以表格形式列出不同场景的推荐入口（custom-generate-func、custom-rm、fan-out、fully-async、coding-agent 示例等），并给出推荐集成方式和服务性能配置建议。
2. 修改 docs/en/get_started/customization.md 和 docs/zh/get_started/customization.md：在 custom_generate 签名中增加 | list[Sample] 返回值，新增“一个 prompt 产生多个训练样本”小节，包含代码示例（使用 copy.copy 和 rollout_id 共享）和奖励分配建议。
3. 修改 docs/en/index.rst 和 docs/zh/index.rst：在 toctree 中添加 get_started/agent.md 和 _examples_synced/coding_agent_rl/README.md，确保新文档出现在导航中。

关键文件：

• docs/en/get_started/agent.md（模块 文档；类别 docs；类型 documentation）: 新增的英文 Agent RL 路线图文档，是本次 PR 的核心内容，定义了 agent 功能入口矩阵和集成模式。
• docs/zh/get_started/agent.md（模块 文档；类别 docs；类型 documentation）: 中文版 Agent RL 路线图，与英文版同步翻译，便于中文用户阅读。
• docs/en/get_started/customization.md（模块 文档；类别 docs；类型 documentation；符号 custom_generate）: 修改 custom_generate 签名并新增 fan-out 返回多个样本的详细说明与代码示例，是 agent 集成的重要契约。
• docs/zh/get_started/customization.md（模块 文档；类别 docs；类型 documentation；符号 custom_generate）: 中文版 customization 更新，与英文同步。
• docs/en/index.rst（模块 文档；类别 docs；类型 documentation）: 将 agent.md 和 coding_agent_rl README 加入导航索引，确保文档可见。
• docs/zh/index.rst（模块 文档；类别 docs；类型 documentation）: 中文索引同步更新。

关键符号：custom_generate

关键源码片段

docs/en/get_started/customization.md

修改 custom_generate 签名并新增 fan-out 返回多个样本的详细说明与代码示例，是 agent 集成的重要契约。

import copy
​
from slime.utils.types import Sample
​
​
async def custom_generate(args, sample: Sample, sampling_params: dict) -> list[Sample]:
    # 假设 run_agent_and_split_segments 是你的 agent 执行逻辑，
    # 返回一个 segment 列表，每个 segment 包含 tokens、response 等。
    segments = await run_agent_and_split_segments(args, sample, sampling_params)
​
    # 使用原始 sample 的 rollout_id（如果存在），否则用 index 作为 ID。
    rollout_id = sample.rollout_id if sample.rollout_id is not None else sample.index
​
    samples: list[Sample] = []
    for segment in segments:
        # 浅拷贝 sample 可以保留原始 meta 信息（如 prompt、rollout_id）
        s = copy.copy(sample)
        s.tokens = segment.tokens
        s.response = segment.response
        s.response_length = segment.response_length
        s.loss_mask = segment.loss_mask
        s.reward = segment.reward
        s.status = Sample.Status.COMPLETED
        s.rollout_id = rollout_id # 所有 sibling samples 使用相同的 rollout_id
        samples.append(s)
    return samples

• 关键：共享 rollout_id 确保 slime 在训练 step 切分和 loss 聚合时，把这些样本当作同一次 rollout，不会重复计数。
• 如果完整 trajectory 只有一个总奖励但被分成了 K 个片段，常见做法是分配 reward / K 到每个片段，避免奖励被放大。

评论区精华

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风险与影响

• 风险：纯文档变更，未修改任何源码或配置，无运行时风险。但中文版 agent.md 中“router 参数通过 --router-* 传入”的表述可能存在歧义，需确保与现有 CLI 文档一致。
• 影响：对用户：为尝试 Agentic RL 的用户提供清晰的切入路径和最佳实践，降低上手成本。对系统：无影响。对团队：统一了 Agent 相关文档口径，减少重复解释。影响范围：所有阅读文档的用户。
• 风险标记：无运行时风险

关联脉络

• PR #1956 Add slime/agent/ and move sandbox impl inside: 将 sandbox 移至核心模块，为 agent 文档提供架构基础。
• PR #1923 [examples] add coding_agent_rl: agent-in-sandbox RL minimal demo: 提供了 agent RL 的完整示例，文档中多处引用该示例。