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长程智能体（long-horizon agents）正从「修一个 bug」走向连续数小时的终端与编程工作，但它的强化学习训练也格外昂贵：前沿实验室可以在数千张 GPU 上扩展 RL，而对多数团队来说，一条训练样本往往就是一次长达 3 小时、上百轮工具调用的完整尝试，任何一个环节出错，浪费的都是成小时的 GPU 时间。
我们想强调的是：智能体 “跑得久”，并不等于 “具备长程能力”。真正的关键，不在于占用更多时间与算力，而在于能否在更长、更复杂、更真实的推理依赖链上持续、有效地行动。长期以来，Autonomous Agent、Self-Evolving Agent 等概念常与长程智能体混用。
随着AI Coding、Agent、Deep Research 等应用快速普及，模型单次处理的上下文长度正在从几万Token迈向几十万甚至百万Token。
具体而言，Verlog 是一个多轮强化学习框架，专为具有高度可变回合（episode）长度的长时程（long-horizon） LLM-Agent 任务而设计。它在继承 VeRL 和 BALROG 的基础上，并遵循 pytorch-a2c-ppo-acktr-gail 的成熟设计原则，引入了一系列专门优化手段，从而在任务跨度从短暂交互到数百回合时，依然能够实现稳定而高效的训练。
刚刚，Local AI 领域的 Libra 团队发布了一段最新技术演示视频，展示了用户通过自然语言交互直接生成 Agent，并利用本地消费级算力支持 Agent 进行长程 (Long-Horizon) 推理，最终完成复杂任务。