在强化学习后训练环节，开发者长期面临一个工程难题：为完成训练，往往需要在独立的 RL 框架中重新搭建 agent harness，此前积累的配置与任务难以直接沿用。OpenHands 与 Snowflake AI Research 的合作正是针对这一环节展开。

双方公布的方案允许开发者直接使用现有的 OpenHands Agent SDK 配置以及 Harbor 格式任务，对开源权重模型执行 RL 后训练。这意味着原有 agent 环境不必迁移或重建，训练链路与既有开发配置保持衔接。

算力层面，该方案的后训练过程由 Snowflake Cortex Training 提供 GPU 支持。OpenHands 与 Snowflake AI Research 分别承担 agent 框架与训练基础设施的角色，形成从任务配置到模型训练的完整路径。

对已经基于 OpenHands 搭建 agent 的团队而言，这一方案的价值在于降低后训练的接入成本：配置与任务格式不变，即可进入 RL 训练阶段。该方案目前面向开源权重模型，具体可用范围与接入方式尚待官方进一步说明。