# Alibaba lancia QwenGyre per addestrare agenti RL su orizzonti molto lunghi

> Il team Qwen di Alibaba presenta QwenGyre, un sistema elastico di reinforcement learning che addestra agenti di programmazione su sessioni di ore, fino a 1 milione di token.

Oossa · 2026-10-12 · https://oossa.com/it/alibaba-launches-qwengyre-framework-for-ultra-long-horizon-rl-training

Il team Qwen di Alibaba ha annunciato un nuovo framework, chiamato QwenGyre. È un sistema elastico di reinforcement learning (RL) pensato per addestrare agenti che devono operare per molte ore. QwenGyre può gestire sessioni di esecuzione che elaborano quasi 1 milione di token, senza modificare il codice degli agenti. Il sistema è rivolto agli agenti di programmazione che apprendono tramite harness di test black-box.

## I fatti

- QwenGyre è stato annunciato il 2026-10-12 («Mon Oct 12 2026»).
- È progettato per sessioni di esecuzione della durata di ore, in cui vengono elaborati circa 1 milione di token.

## Perché conta

Il framework potrebbe consentire agli sviluppatori di creare assistenti di programmazione più capaci, che apprendono da sessioni d’uso realistiche e molto lunghe.

## Fonti e riferimenti

1. [Alibaba Qwen Introduces QwenGyre: Elastic Reinforcement Learning RL for XLong-Horizon Agents](https://www.marktechpost.com/2026/10/12/alibaba-qwen-introduces-qwengyre-elastic-reinforcement-learning-rl-for-xlong-horizon-agents/) – MarkTechPost, 2026-10-12

Ultimo aggiornamento: 2026-10-12