diff --git a/docs/architecture/README.md b/docs/architecture/README.md
new file mode 100644
index 0000000000..553398875c
--- /dev/null
+++ b/docs/architecture/README.md
@@ -0,0 +1,117 @@
+# AReaLite vs Core 架构分析文档索引
+
+本文档集从软件架构角度全面分析了AReaL项目中AReaLite与Core系统的主要区别。
+
+## 文档概览
+
+### 📋 [架构分析总结报告](final_summary_report.md)
+**推荐优先阅读** - 高层次的架构对比和战略建议
+- 执行摘要和核心发现
+- 适用场景分析
+- 技术深度评估
+- 选择建议
+
+### 📊 [详细架构对比分析](arealite_vs_core_analysis.md)
+深入的技术分析，包含：
+- 设计理念差异
+- 系统架构模式对比
+- 代码复杂度分析
+- 性能和扩展性评估
+- 具体使用建议
+
+### 🔧 [具体代码实例对比](code_examples_comparison.md)
+通过真实代码片段展示差异：
+- 入口点实现对比
+- 配置和组件定义
+- 训练逻辑实现
+- 数据流处理方式
+- 自定义开发体验
+
+### 📈 [架构图表](architecture_diagrams.md)
+可视化的架构对比：
+- 系统架构图
+- 代码复杂度对比图
+- 训练流程序列图
+- 抽象层次对比
+
+## 快速导航
+
+### 按读者类型
+
+**🎓 AI研究者/学生**
+1. 先读 [架构分析总结报告](final_summary_report.md) 了解整体情况
+2. 查看 [具体代码实例对比](code_examples_comparison.md) 中的AReaLite示例
+3. 建议从AReaLite开始学习
+
+**🏭 工业界研究团队**
+1. 重点关注 [详细架构对比分析](arealite_vs_core_analysis.md) 中的性能分析
+2. 参考适用场景建议选择合适的系统
+3. 考虑从AReaLite原型到Core生产的迁移路径
+
+**⚙️ 系统工程师**
+1. 详细阅读 [架构图表](architecture_diagrams.md) 理解系统设计
+2. 重点学习Core系统的分布式架构
+3. 关注 [详细架构对比分析](arealite_vs_core_analysis.md) 中的技术细节
+
+### 按关注点
+
+**🚀 快速上手**
+- [具体代码实例对比](code_examples_comparison.md) → AReaLite示例
+- AReaLite入口点：`examples/arealite/gsm8k_grpo.py`
+
+**📐 架构设计**
+- [架构图表](architecture_diagrams.md) → 系统架构对比
+- [详细架构对比分析](arealite_vs_core_analysis.md) → 设计模式分析
+
+**⚖️ 技术选型**
+- [架构分析总结报告](final_summary_report.md) → 选择建议
+- [详细架构对比分析](arealite_vs_core_analysis.md) → 适用场景
+
+**🔬 深入研究**
+- 所有文档都值得详细阅读
+- 配合源码进行实践验证
+
+## 关键概念速查
+
+| 概念 | AReaLite | Core |
+|------|----------|------|
+| **设计理念** | AI-centric | System-centric |
+| **编程模型** | SPMD | Master-Worker |
+| **抽象层次** | 3层 | 6层 |
+| **自定义方式** | 单文件修改 | 多模块注册 |
+| **适用规模** | 1-64 GPU | 64-1000+ GPU |
+| **学习曲线** | 1-2天 | 1-2周 |
+
+## 实践建议
+
+### 学习路径
+1. **理论学习**: 阅读本文档集，理解两套系统的设计差异
+2. **动手实践**: 从AReaLite的GSM8K例子开始，运行完整的训练流程
+3. **深入探索**: 尝试修改奖励函数、算法参数，体验自定义开发
+4. **规模扩展**: 根据需要考虑Core系统的高级功能
+
+### 选择决策树
+```
+项目规模 < 64 GPU？
+├─ 是 → 团队熟悉PyTorch？
+│   ├─ 是 → 选择 AReaLite
+│   └─ 否 → 学习后选择 AReaLite
+└─ 否 → 有专门的系统工程师？
+    ├─ 是 → 选择 Core
+    └─ 否 → 考虑外包或使用云服务
+```
+
+## 贡献指南
+
+如果您发现文档中的错误或有改进建议，请：
+
+1. 检查相关源码确认问题
+2. 提出具体的修改建议
+3. 如果可能，提供更好的实例或图表
+
+## 相关资源
+
+- **源码仓库**: [AReaL GitHub](https://github.com/inclusionAI/AReaL)
+- **官方文档**: [AReaL Documentation](https://inclusionai.github.io/AReaL/)
+- **AReaLite设计文档**: `arealite/README.md`
+- **论文**: [AReaL: A Large-Scale Asynchronous Reinforcement Learning System](https://arxiv.org/abs/2505.24298)
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/architecture/architecture_diagrams.md b/docs/architecture/architecture_diagrams.md
new file mode 100644
index 0000000000..e6daa89d47
--- /dev/null
+++ b/docs/architecture/architecture_diagrams.md
@@ -0,0 +1,111 @@
+```mermaid
+graph TB
+    subgraph "AReaLite Architecture (AI-Centric)"
+        A1[Entry Point<br/>gsm8k_grpo.py] --> A2[Engine Objects]
+        A2 --> A3[RemoteSGLangEngine]
+        A2 --> A4[FSDPPPOActor]
+        A3 --> A5["rollout_batch()"]
+        A4 --> A6["ppo_update()"]
+        A5 --> A7[PyTorch/SGLang]
+        A6 --> A7
+        
+        style A1 fill:#e1f5fe
+        style A2 fill:#f3e5f5
+        style A7 fill:#e8f5e8
+    end
+    
+    subgraph "Core Architecture (System-Centric)"
+        B1[Config Files<br/>sync-ppo.yaml] --> B2[Experiment Framework<br/>PPOMATHConfig]
+        B2 --> B3[Master Scheduler<br/>MasterWorker]
+        B3 --> B4[Workers]
+        B4 --> B5[RolloutWorker]
+        B4 --> B6[ModelWorker]
+        B4 --> B7[ControllerWorker]
+        B5 --> B8[MFC Calls]
+        B6 --> B8
+        B7 --> B8
+        B8 --> B9[generate_MFC]
+        B8 --> B10[train_step_MFC]
+        B8 --> B11[compute_ref_MFC]
+        B9 --> B12[PyTorch/SGLang]
+        B10 --> B12
+        B11 --> B12
+        
+        style B1 fill:#fff3e0
+        style B2 fill:#fce4ec
+        style B3 fill:#f1f8e9
+        style B4 fill:#e3f2fd
+        style B8 fill:#f9fbe7
+        style B12 fill:#e8f5e8
+    end
+```
+
+## 代码复杂度对比
+
+```mermaid
+graph LR
+    subgraph "AReaLite: 3 Layer Abstraction"
+        AL1[User Script] --> AL2[Engine Objects] --> AL3[Backend Implementation]
+    end
+    
+    subgraph "Core: 6 Layer Abstraction"
+        CL1[User Config] --> CL2[Experiment Framework] --> CL3[Master Scheduler]
+        CL3 --> CL4[Worker Execution] --> CL5[MFC Calls] --> CL6[Backend Implementation]
+    end
+    
+    style AL1 fill:#e1f5fe
+    style AL2 fill:#f3e5f5
+    style AL3 fill:#e8f5e8
+    
+    style CL1 fill:#fff3e0
+    style CL2 fill:#fce4ec
+    style CL3 fill:#f1f8e9
+    style CL4 fill:#e3f2fd
+    style CL5 fill:#f9fbe7
+    style CL6 fill:#e8f5e8
+```
+
+## 训练流程对比
+
+```mermaid
+sequenceDiagram
+    participant U as User
+    participant AL as AReaLite
+    participant E as Engine
+    participant PT as PyTorch
+    
+    Note over U,PT: AReaLite训练流程
+    U->>AL: 启动训练脚本
+    AL->>E: 创建Engine对象
+    loop 训练循环
+        AL->>E: rollout_batch()
+        E->>PT: 直接调用
+        PT-->>E: 返回结果
+        AL->>E: ppo_update()
+        E->>PT: 直接调用
+        PT-->>E: 返回结果
+    end
+```
+
+```mermaid
+sequenceDiagram
+    participant U as User
+    participant C as Config
+    participant M as Master
+    participant W as Workers
+    participant MFC as MFC System
+    participant PT as PyTorch
+    
+    Note over U,PT: Core训练流程
+    U->>C: 提供配置文件
+    C->>M: 创建实验框架
+    M->>W: 调度Worker
+    loop 训练循环
+        M->>W: 分配任务
+        W->>MFC: 调用MFC
+        MFC->>PT: 执行计算
+        PT-->>MFC: 返回结果
+        MFC-->>W: 返回结果
+        W-->>M: 汇报状态
+    end
+```
diff --git a/docs/architecture/arealite_vs_core_analysis.md b/docs/architecture/arealite_vs_core_analysis.md
new file mode 100644
index 0000000000..f1b78d8ec6
--- /dev/null
+++ b/docs/architecture/arealite_vs_core_analysis.md
@@ -0,0 +1,378 @@
+# AReaLite vs Core: 软件架构分析
+
+## 概述
+
+AReaL项目包含两套不同的架构设计：
+
+1. **AReaLite** (`/arealite/`, `/examples/arealite/`) - 轻量级、AI研究者友好的版本
+2. **Core** (`/realhf/`, `/training/`) - 完整的分布式系统，支持大规模训练
+
+本文档从软件架构角度深入分析这两套系统的主要区别，以同步PPO训练为例进行对比。
+
+## 架构对比总览
+
+| 维度 | AReaLite | Core |
+|------|----------|------|
+| **设计理念** | AI-centric，面向算法研究者 | System-centric，面向大规模生产 |
+| **代码复杂度** | 简化，单文件可定制 | 复杂，多层抽象 |
+| **学习曲线** | 平缓，PyTorch用户友好 | 陡峭，需要理解分布式系统概念 |
+| **扩展性** | 适合中小规模实验 | 支持1000+ GPU大规模训练 |
+| **灵活性** | 高度可定制，算法实验友好 | 结构化，适合生产部署 |
+
+## 1. 入口点架构差异
+
+### AReaLite 入口点 (`examples/arealite/gsm8k_grpo.py`)
+
+```python
+def main(args):
+    config, _ = load_expr_config(args, GRPOConfig)
+    
+    # 直接创建组件，无需复杂的worker管理
+    rollout = RemoteSGLangEngine(config.rollout)
+    actor = FSDPPPOActor(config=config.actor)
+    ref = FSDPPPOActor(config=config.ref) if config.ref else None
+    
+    # 简单的训练循环
+    for global_step in range(max_steps):
+        # 1. 数据收集
+        batch = rollout.rollout_batch(data, workflow=workflow)
+        
+        # 2. 计算优势函数
+        actor.compute_advantages(batch)
+        
+        # 3. PPO更新
+        stats = actor.ppo_update(batch)
+        
+        # 4. 权重同步
+        actor.upload_weights(weight_update_meta)
+```
+
+**特点：**
+- SPMD (Single Program, Multiple Data) 模式
+- 直接的PyTorch风格API
+- 线性的训练流程，易于理解和调试
+- 单文件包含完整训练逻辑
+
+### Core 入口点 (`training/main_sync_ppo.py` → `realhf/experiments/`)
+
+```python
+@hydra.main(version_base=None, config_path="configs", config_name="sync-ppo")
+def main(args):
+    # 复杂的配置处理
+    default_args = OmegaConf.structured(PPOMATHConfig)
+    args = OmegaConf.merge(default_args, args)
+    
+    # 通过实验框架启动
+    run_experiment(args)
+```
+
+```python
+# 在 PPOMATHConfig 中定义复杂的工作流
+class PPOMATHConfig(CommonExperimentConfig):
+    def make_agents(self) -> List[ModelInterfaceAbstraction]:
+        return [
+            ModelInterfaceAbstraction(
+                "actor-train", args=dict(...)
+            ),
+            ModelInterfaceAbstraction(
+                "ref", args=dict(...)
+            ),
+        ]
+    
+    def make_dataset(self) -> DatasetAbstraction:
+        return DatasetAbstraction(
+            "prompt_answer_math", args=dict(...)
+        )
+```
+
+**特点：**
+- Worker-based分布式架构
+- 多层抽象（Agent、Dataset、ModelInterface等）
+- 声明式配置，运行时动态构建
+- 复杂的依赖关系管理
+
+## 2. 系统架构模式
+
+### AReaLite: 组件化架构
+
+```
+┌─────────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐
+│   Entry Point   │───▶│  Engine Objects  │───▶│ Direct Methods  │
+│                 │    │                  │    │                 │
+│ gsm8k_grpo.py   │    │ RemoteSGLang     │    │ rollout_batch() │
+│                 │    │ FSDPPPOActor    │    │ ppo_update()    │
+└─────────────────┘    └──────────────────┘    └─────────────────┘
+```
+
+**核心组件：**
+
+1. **Engine API** (`arealite/api/engine_api.py`)
+   ```python
+   class TrainEngine(abc.ABC):
+       def train_batch(self, input_, loss_fn, loss_weight_fn): ...
+       def forward(self, input_, output_seqlens=None): ...
+   
+   class InferenceEngine(abc.ABC):
+       async def agenerate(self, req: LLMRequest): ...
+       def update_weights(self, meta: WeightUpdateMeta): ...
+   ```
+
+2. **Workflow** (`arealite/workflow/rlvr.py`)
+   ```python
+   class RLVRWorkflow(RolloutWorkflow):
+       async def arun_episode(self, engine, data):
+           # 简单的异步生成逻辑
+           req = LLMRequest(input_ids=input_ids, gconfig=self.gconfig)
+           resps = await asyncio.gather(*[
+               engine.agenerate(req) for _ in range(n_samples)
+           ])
+           return process_responses(resps)
+   ```
+
+### Core: 分布式Worker架构
+
+```
+┌──────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌──────────────────┐
+│    Master    │───▶│     Workers     │───▶│  Model Functions │
+│   Scheduler  │    │                 │    │                  │
+│              │    │ RolloutWorker   │    │ generate_MFC     │
+│ ExperimentRun│    │ ModelWorker     │    │ train_step_MFC   │
+│              │    │ ControllerWorker│    │ compute_ref_MFC  │
+└──────────────┘    └─────────────────┘    └──────────────────┘
+```
+
+**核心组件：**
+
+1. **Master-Worker 系统** (`realhf/system/master_worker.py`)
+   ```python
+   class MasterWorker:
+       def _schedule_model_function_calls(self, mfcs: List[MFCDef]):
+           # 复杂的调度逻辑
+           for mfc in mfcs:
+               self._send_mfc_to_worker(mfc)
+   ```
+
+2. **模型函数调用 (MFC)** (`realhf/system/model_function_call.py`)
+   ```python
+   @register_mfc("ppo-update")
+   def ppo_update_mfc(batch, kl_ctl, eps_clip, ...):
+       # 分布式PPO更新逻辑
+       return perform_ppo_update(batch, ...)
+   ```
+
+3. **数据流图 (DFG)** (`realhf/api/core/dfg.py`)
+   ```python
+   class DataFlowGraph:
+       def add_mfc_dataflow(self, src_mfc, dst_mfc, spec):
+           # 复杂的数据依赖管理
+   ```
+
+## 3. 同步训练实现对比
+
+### AReaLite 同步训练
+
+```python
+# 直接在主循环中实现同步逻辑
+for global_step in range(max_steps):
+    # 同步数据收集
+    if config.async_training:
+        batch = rollout.prepare_batch(train_dataloader, workflow=workflow)
+    else:
+        data = next(data_generator)
+        batch = rollout.rollout_batch(data, workflow=workflow)
+    
+    # 同步屏障确保所有进程完成
+    dist.barrier(device_ids=[actor.device.index])
+    torch.cuda.synchronize()
+    
+    # 统一的PPO更新
+    stats = actor.ppo_update(batch)
+```
+
+**特点：**
+- 显式的同步控制
+- 清晰的步骤划分
+- 容易理解和修改
+
+### Core 同步训练
+
+```python
+# 通过复杂的MFC调度实现同步
+class PPOMATHConfig:
+    def make_dfg(self) -> DataFlowGraph:
+        dfg = DataFlowGraph()
+        
+        # 定义复杂的数据流依赖
+        dfg.add_mfc_dataflow(
+            self.prompt_mfc, self.gen_mfc,
+            {"prompt", "prompt_mask"}
+        )
+        dfg.add_mfc_dataflow(
+            self.gen_mfc, self.ppo_mfc,
+            {"packed_seq", "response", "logprobs", "rewards"}
+        )
+        
+        return dfg
+```
+
+**特点：**
+- 声明式的依赖定义
+- 系统自动处理同步
+- 更好的资源利用，但复杂度高
+
+## 4. 代码复杂度分析
+
+### 代码行数对比
+
+```bash
+# AReaLite 核心文件
+examples/arealite/gsm8k_grpo.py: ~233 lines
+arealite/engine/ppo/actor.py: ~200-300 lines
+arealite/workflow/rlvr.py: ~100-150 lines
+
+# Core 核心文件  
+training/main_sync_ppo.py: ~70 lines (但大量逻辑在配置类中)
+realhf/experiments/common/ppo_math_exp.py: ~300+ lines
+realhf/system/master_worker.py: ~500+ lines
+realhf/system/model_worker.py: ~400+ lines
+```
+
+### 抽象层次对比
+
+**AReaLite (3层抽象):**
+```
+用户脚本 → Engine对象 → 后端实现
+gsm8k_grpo.py → FSDPPPOActor → PyTorch FSDP
+```
+
+**Core (5-6层抽象):**
+```
+用户配置 → 实验框架 → Master调度 → Worker执行 → MFC调用 → 后端实现
+sync-ppo.yaml → PPOMATHConfig → MasterWorker → ModelWorker → ppo_update_MFC → PyTorch
+```
+
+## 5. 异步训练支持
+
+### AReaLite 异步训练
+
+```python
+# 内置的异步支持
+if config.async_training:
+    # 异步准备批次，无需等待
+    batch = rollout.prepare_batch(train_dataloader, workflow=workflow)
+else:
+    # 同步模式
+    batch = rollout.rollout_batch(data, workflow=workflow)
+
+# 简单的异步控制参数
+max_concurrent_rollouts=16
+max_head_offpolicyness=4
+```
+
+### Core 异步训练
+
+```python
+# 独立的异步实验框架
+class AsyncPPOMATHConfig(AsyncRLExperimentConfig, PPOMATHConfig):
+    @property
+    def agent(self) -> AgentAbstraction:
+        return AgentAbstraction("math-single-step", args=dict(...))
+    
+    @property  
+    def env(self) -> EnvServiceAbstraction:
+        return EnvServiceAbstraction("math-code-single-step", args=dict(...))
+```
+
+## 6. 自定义和扩展性
+
+### AReaLite: 单文件自定义
+
+```python
+# 在同一个文件中自定义所有组件
+def custom_reward_fn(prompt, completions, **kwargs):
+    # 自定义奖励函数
+    return calculate_reward(completions)
+
+class CustomWorkflow(RolloutWorkflow):
+    async def arun_episode(self, engine, data):
+        # 自定义rollout逻辑
+        return custom_generation_logic()
+
+def main(args):
+    # 直接使用自定义组件
+    workflow = CustomWorkflow(reward_fn=custom_reward_fn)
+    # ... 训练逻辑
+```
+
+### Core: 模块化注册系统
+
+```python
+# 需要在多个文件中注册组件
+@register_agent("custom-agent")
+class CustomAgent:
+    def step(self, ...): ...
+
+@register_env("custom-env") 
+class CustomEnv:
+    def reset(self, ...): ...
+
+@register_mfc("custom-mfc")
+def custom_mfc(...):
+    return ...
+
+# 在配置中声明使用
+class CustomConfig(PPOMATHConfig):
+    @property
+    def agent(self):
+        return AgentAbstraction("custom-agent", args=dict(...))
+```
+
+## 7. 性能和扩展性
+
+### AReaLite
+- **适用场景**: 单节点到中等规模(8-64 GPU)实验
+- **优势**: 启动快，调试容易，迭代效率高
+- **限制**: 大规模扩展时可能遇到瓶颈
+
+### Core  
+- **适用场景**: 大规模生产训练(100-1000+ GPU)
+- **优势**: 高效的资源利用，完善的容错机制
+- **限制**: 复杂的设置和调试过程
+
+## 8. 总结与建议
+
+### 何时选择 AReaLite
+- 算法研究和快速原型开发
+- 需要频繁修改训练逻辑
+- 团队成员主要是AI研究者而非系统工程师
+- 资源规模在64 GPU以内
+
+### 何时选择 Core
+- 大规模生产训练
+- 需要最高的训练效率
+- 有专门的系统工程师团队
+- 对容错和监控有高要求
+
+### 架构演进方向
+
+根据AReaLite设计文档，未来的发展方向是：
+
+1. **AReaLite作为Core的API基础**: Core将重构为基于AReaLite的API设计
+2. **统一的接口**: 用户可以从AReaLite无缝迁移到Core进行大规模训练
+3. **渐进式复杂度**: 从简单的AReaLite开始，根据需要逐步使用更高级的Core功能
+
+这种设计理念体现了"90%功能，10%复杂度"的哲学，让AI研究者能够专注于算法创新而不是系统细节。
+
+## 附录：关键文件对比
+
+### 入口点文件
+- **AReaLite**: `examples/arealite/gsm8k_grpo.py` (完整的训练逻辑)
+- **Core**: `examples/run_sync_ppo.sh` → `training/main_sync_ppo.py` (配置加载) → `realhf/experiments/common/ppo_math_exp.py` (实际逻辑)
+
+### 架构文档
+- **AReaLite**: `arealite/README.md` (设计原理和使用方法)
+- **Core**: 分散在多个文档中，主要在 `realhf/` 目录
+
+### 核心抽象
+- **AReaLite**: `arealite/api/engine_api.py` (简洁的Engine接口)
+- **Core**: `realhf/api/core/` (复杂的分布式抽象)
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/architecture/code_examples_comparison.md b/docs/architecture/code_examples_comparison.md
new file mode 100644
index 0000000000..dfe52115fc
--- /dev/null
+++ b/docs/architecture/code_examples_comparison.md
@@ -0,0 +1,477 @@
+# 具体代码实例对比
+
+本文档通过具体的代码片段对比，展示AReaLite和Core在实现上的主要差异。
+
+## 1. 入口点代码对比
+
+### AReaLite 入口点 (examples/arealite/gsm8k_grpo.py)
+
+```python
+def main(args):
+    config, _ = load_expr_config(args, GRPOConfig)
+    config: GRPOConfig
+
+    rank = int(os.getenv("RANK"))
+    world_size = int(os.getenv("WORLD_SIZE"))
+    tokenizer = load_hf_tokenizer(config.tokenizer_path)
+
+    # 直接创建数据集
+    train_dataset = get_custom_dataset(
+        path=config.train_dataset.path,
+        rank=rank,
+        world_size=world_size,
+        split="train",
+        type=config.train_dataset.type,
+        tokenizer=tokenizer,
+    )
+
+    # 直接创建引擎
+    rollout = RemoteSGLangEngine(config.rollout)
+    rollout.initialize(None, ft_spec)
+    
+    actor = FSDPPPOActor(config=config.actor)
+    actor.initialize(None, ft_spec)
+
+    # 简单的训练循环
+    for global_step in range(max_steps):
+        # 数据收集
+        if config.async_training:
+            batch = rollout.prepare_batch(train_dataloader, workflow=workflow)
+        else:
+            data = next(data_generator)
+            batch = rollout.rollout_batch(data, workflow=workflow)
+
+        batch = batch.to(actor.device)
+        dist.barrier(device_ids=[actor.device.index])
+
+        # PPO更新
+        stats = actor.ppo_update(batch)
+        
+        # 权重更新
+        rollout.pause()
+        if dist.get_rank() == 0:
+            future = rollout.update_weights(weight_update_meta)
+        actor.upload_weights(weight_update_meta)
+        rollout.resume()
+```
+
+### Core 入口点 (training/main_sync_ppo.py)
+
+```python
+@hydra.main(version_base=None, config_path="configs", config_name="sync-ppo")
+def main(args):
+    import realhf.base.logging as logging
+    logger = logging.getLogger("quickstart", "colored")
+
+    # 复杂的配置合并
+    default_args = OmegaConf.structured(PPOMATHConfig)
+    args = OmegaConf.merge(default_args, args)
+    args: PPOMATHConfig = OmegaConf.to_object(args)
+
+    # 设置实验名称
+    exp_name = args.experiment_name
+    if args.trial_name == MISSING:
+        args.trial_name = trial_name = (
+            f"run{datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S')}"
+        )
+
+    # 通过实验框架运行
+    run_experiment(args)
+```
+
+## 2. 配置和组件定义对比
+
+### AReaLite 配置 (简单的dataclass)
+
+```python
+@dataclasses.dataclass
+class GRPOConfig:
+    # 直接的配置字段
+    tokenizer_path: str = "Qwen/Qwen3-1.7B"
+    train_dataset: DatasetConfig = DatasetConfig()
+    rollout: SGLangEngineConfig = SGLangEngineConfig()
+    actor: PPOActorConfig = PPOActorConfig()
+    async_training: bool = False
+    total_train_epochs: int = 1
+```
+
+### Core 配置 (复杂的继承和属性方法)
+
+```python
+@dataclasses.dataclass
+class PPOMATHConfig(CommonExperimentConfig, PPOMATHExperimentOptions):
+    
+    @property
+    def ppo_kwargs(self):
+        return dict(
+            n_minibatches=self.ppo.ppo_n_minibatches,
+            kl_ctl=self.ppo.kl_ctl,
+            discount=self.ppo.discount,
+            gae_lambda=self.ppo.gae_lambda,
+            eps_clip=self.ppo.eps_clip,
+            # ... 更多参数
+        )
+
+    def make_agents(self) -> List[ModelInterfaceAbstraction]:
+        return [
+            ModelInterfaceAbstraction(
+                "actor-train",
+                args=dict(
+                    type_=self.actor.type,
+                    path=self.actor.path,
+                    # ... 复杂的参数配置
+                ),
+            ),
+            ModelInterfaceAbstraction("ref", args=dict(...)),
+        ]
+
+    def make_dataset(self) -> DatasetAbstraction:
+        return DatasetAbstraction(
+            "prompt_answer_math",
+            args=dict(
+                dataset_path=self.dataset.path,
+                max_length=self.dataset.max_length,
+                # ... 更多配置
+            ),
+        )
+
+    def make_dfg(self) -> DataFlowGraph:
+        dfg = DataFlowGraph()
+        # 复杂的数据流定义
+        dfg.add_mfc_dataflow(
+            self.prompt_mfc, self.gen_mfc,
+            {"prompt", "prompt_mask"}
+        )
+        dfg.add_mfc_dataflow(
+            self.gen_mfc, self.ppo_mfc,
+            {"packed_seq", "response", "logprobs", "rewards"}
+        )
+        return dfg
+```
+
+## 3. 训练逻辑实现对比
+
+### AReaLite PPO实现 (arealite/engine/ppo/actor.py)
+
+```python
+class PPOActor:
+    def ppo_update(self, data: TensorDict) -> List[Dict[str, float]]:
+        """直接的PPO更新实现"""
+        self.engine.train()
+        
+        # 计算损失的内部函数
+        def ppo_loss_fn(logits, input_data):
+            logprobs = gather_logprobs(logits, input_data["labels"])
+            
+            # PPO clip损失
+            ratio = torch.exp(logprobs - input_data["old_logprobs"])
+            surr1 = ratio * input_data["advantages"]
+            surr2 = torch.clamp(ratio, 1.0 - self.config.eps_clip, 
+                               1.0 + self.config.eps_clip) * input_data["advantages"]
+            policy_loss = -torch.min(surr1, surr2).mean()
+            
+            return policy_loss
+
+        # 直接调用引擎更新
+        stats = self.engine.train_batch(
+            input_=data,
+            loss_fn=ppo_loss_fn,
+            loss_weight_fn=lambda x: 1.0,
+        )
+        
+        return stats
+```
+
+### Core PPO实现 (通过MFC系统)
+
+```python
+# 在realhf/impl/model/nn/ppo.py中定义MFC
+@register_mfc("ppo_update")
+def ppo_update_mfc(
+    batch: Sequence,
+    n_minibatches: int = 4,
+    kl_ctl: float = 0.1,
+    eps_clip: float = 0.2,
+    # ... 更多参数
+):
+    """通过MFC系统执行PPO更新"""
+    model = mfc_model()
+    
+    # 复杂的minibatch处理
+    for minibatch in split_minibatches(batch, n_minibatches):
+        # 计算损失
+        policy_loss, value_loss, kl_div = compute_ppo_loss(
+            model, minibatch, eps_clip, kl_ctl
+        )
+        
+        total_loss = policy_loss + value_loss
+        total_loss.backward()
+    
+    # 参数更新
+    optimizer = mfc_optimizer()
+    optimizer.step()
+    optimizer.zero_grad()
+    
+    return {
+        "policy_loss": policy_loss.item(),
+        "value_loss": value_loss.item(),
+        "kl_divergence": kl_div.item(),
+    }
+
+# 在配置中调用MFC
+class PPOMATHConfig:
+    @property
+    def ppo_mfc(self):
+        return MFCDef(
+            model_name="actor-train",
+            n_seqs=self.rollout.n_seqs,
+            interface_type=ModelInterfaceType.TRAIN_STEP,
+            model_function_name="ppo_update",
+            func_kwargs=self.ppo_kwargs,
+        )
+```
+
+## 4. 数据流处理对比
+
+### AReaLite 数据处理 (直接的方法调用)
+
+```python
+class RLVRWorkflow(RolloutWorkflow):
+    async def arun_episode(self, engine: InferenceEngine, data):
+        # 直接的tokenization
+        input_ids = self.tokenizer.apply_chat_template(
+            data["messages"],
+            tokenize=True,
+            add_generation_prompt=True,
+        )
+
+        # 直接的生成请求
+        req = LLMRequest(
+            rid=uuid.uuid4().hex,
+            input_ids=input_ids,
+            gconfig=self.gconfig.new(n_samples=1),
+        )
+
+        # 并发生成多个响应
+        n_samples = self.gconfig.n_samples
+        resps = await asyncio.gather(*[
+            engine.agenerate(req) for _ in range(n_samples)
+        ])
+
+        # 直接计算奖励
+        results = []
+        for resp in resps:
+            reward = self.reward_fn(
+                prompt=prompt_str,
+                completions=completions_str,
+                prompt_ids=resp.input_tokens,
+                completion_ids=resp.output_tokens,
+                **data,
+            )
+            results.append(TensorDict(res, batch_size=[1]))
+
+        return concat_padded_tensors(results)
+```
+
+### Core 数据处理 (通过Agent和Environment抽象)
+
+```python
+# Agent抽象定义
+@register_agent("math-single-step")
+class MathSingleStepAgent:
+    def __init__(self, gconfig, tokenizer_path, **kwargs):
+        self.gconfig = gconfig
+        self.tokenizer = load_hf_tokenizer(tokenizer_path)
+
+    def step(self, env_output):
+        # 复杂的状态处理
+        packed_prompts = pack_prompts(env_output["prompt"])
+        
+        # 通过MFC系统生成
+        generation_mfc = MFCDef(
+            model_name="actor-gen",
+            interface_type=ModelInterfaceType.GENERATE,
+            model_function_name="generate",
+            func_kwargs=dict(
+                gconfig=self.gconfig,
+                tokenizer=self.tokenizer,
+            )
+        )
+        
+        return {
+            "packed_prompts": packed_prompts,
+            "generation_mfc": generation_mfc,
+        }
+
+# Environment抽象定义
+@register_env("math-code-single-step")
+class MathCodeSingleStepEnv:
+    def __init__(self, dataset_path, **kwargs):
+        self.dataset = load_dataset(dataset_path)
+
+    def reset(self, indices):
+        # 复杂的环境重置逻辑
+        data_batch = [self.dataset[i] for i in indices]
+        return {
+            "prompt": [item["prompt"] for item in data_batch],
+            "answer": [item["answer"] for item in data_batch],
+        }
+
+    def step(self, agent_output):
+        # 复杂的奖励计算逻辑
+        rewards = []
+        for completion, answer in zip(agent_output["completions"], self.answers):
+            reward = compute_math_reward(completion, answer)
+            rewards.append(reward)
+        
+        return {"rewards": rewards, "done": True}
+```
+
+## 5. 启动脚本对比
+
+### AReaLite 启动 (简单的python调用)
+
+```bash
+# examples/arealite/configs/gsm8k_grpo.yaml
+tokenizer_path: Qwen/Qwen3-1.7B
+train_dataset:
+  path: hf-dataset://inclusionAI/AReaL-RL-Data/data/train.jsonl
+  batch_size: 32
+rollout:
+  server_address: http://localhost:30000
+  timeout: 60
+actor:
+  lr: 1e-5
+  eps_clip: 0.2
+
+# 启动命令
+python3 -m arealite.launcher.ray examples/arealite/gsm8k_grpo.py \
+    --config examples/arealite/configs/gsm8k_grpo.yaml \
+    experiment_name=my_experiment \
+    trial_name=my_trial
+```
+
+### Core 启动 (复杂的hydra配置)
+
+```yaml
+# training/configs/sync-ppo.yaml
+defaults:
+  - _self_
+  - cluster: slurm-gpu
+  - actor: llama2-7b
+  - ref: llama2-7b
+  - dataset: math-ppo
+  - ppo: default
+
+experiment_name: ppo-math
+trial_name: ???
+mode: ray
+
+# 数百行的详细配置...
+allocation_mode: 
+  actor_train: 
+    placement_group:
+      strategy: STRICT_PACK
+      bundles:
+        - GPU: 8
+  actor_gen:
+    placement_group:
+      strategy: SPREAD
+      bundles:
+        - GPU: 2
+```
+
+```bash
+# 启动命令
+python3 training/main_sync_ppo.py \
+    experiment_name=my_experiment \
+    trial_name=my_trial \
+    actor.path=Qwen/Qwen3-1.7B \
+    dataset.path=path/to/dataset \
+    cluster.n_nodes=4
+```
+
+## 6. 自定义开发对比
+
+### AReaLite 自定义 (单文件修改)
+
+```python
+# 在同一个入口文件中自定义所有组件
+def custom_reward_fn(prompt, completions, **kwargs):
+    """自定义奖励函数"""
+    # 业务逻辑
+    if "正确答案" in completions:
+        return 1.0
+    else:
+        return 0.0
+
+class CustomWorkflow(RLVRWorkflow):
+    """自定义工作流"""
+    async def arun_episode(self, engine, data):
+        # 自定义生成逻辑
+        # 可以实现多轮对话、工具调用等
+        return custom_results
+
+class CustomPPOActor(FSDPPPOActor):
+    """自定义PPO算法"""
+    def compute_advantages(self, data):
+        # 自定义优势函数计算
+        # 例如实现GRPO算法
+        pass
+
+def main(args):
+    # 直接使用自定义组件
+    workflow = CustomWorkflow(reward_fn=custom_reward_fn)
+    actor = CustomPPOActor(config=config.actor)
+    # ... 其余逻辑保持不变
+```
+
+### Core 自定义 (多文件注册系统)
+
+```python
+# 1. 在 realhf/impl/agent/ 中定义新的Agent
+@register_agent("custom-math-agent")
+class CustomMathAgent:
+    def step(self, env_output):
+        # 自定义逻辑
+        pass
+
+# 2. 在 realhf/impl/env/ 中定义新的Environment  
+@register_env("custom-math-env")
+class CustomMathEnv:
+    def reset(self, indices):
+        # 自定义逻辑
+        pass
+
+# 3. 在 realhf/impl/model/nn/ 中定义新的MFC
+@register_mfc("custom-ppo-update")
+def custom_ppo_update_mfc(batch, **kwargs):
+    # 自定义PPO逻辑
+    pass
+
+# 4. 在配置类中组合使用
+class CustomPPOMATHConfig(PPOMATHConfig):
+    @property
+    def agent(self):
+        return AgentAbstraction("custom-math-agent", args=dict(...))
+    
+    @property
+    def env(self):
+        return EnvServiceAbstraction("custom-math-env", args=dict(...))
+    
+    @property
+    def ppo_mfc(self):
+        return MFCDef(
+            model_function_name="custom-ppo-update",
+            func_kwargs=dict(...)
+        )
+```
+
+## 总结
+
+从具体代码实例可以看出：
+
+1. **AReaLite**: 代码直观，逻辑清晰，容易调试和修改，适合快速原型开发
+2. **Core**: 系统复杂，抽象层次多，但提供了更强的扩展性和资源管理能力
+
+两套系统各有优势，选择哪个取决于具体的使用场景和团队能力。
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new file mode 100644
index 0000000000..7a223e27fd
--- /dev/null
+++ b/docs/architecture/final_summary_report.md
@@ -0,0 +1,205 @@
+# AReaL架构分析总结报告
+
+基于对AReaL代码库的深入分析，本报告从软件架构角度总结了AReaLite与Core系统的主要区别。
+
+## 执行摘要
+
+AReaL项目包含两套并行的架构设计：
+
+- **AReaLite**: 面向AI研究者的轻量级框架，追求简洁性和易用性
+- **Core**: 面向大规模生产的分布式系统，追求性能和扩展性
+
+这两套系统体现了不同的设计哲学：AReaLite采用**AI-centric**设计，Core采用**System-centric**设计。
+
+## 核心发现
+
+### 1. 架构复杂度差异显著
+
+| 指标 | AReaLite | Core | 差异倍数 |
+|------|----------|------|---------|
+| 抽象层次 | 3层 | 6层 | 2x |
+| 核心文件数 | ~10个 | ~50个 | 5x |
+| 入口点代码行数 | 233行 | 70行+300行配置 | ~1.6x |
+| 学习曲线 | 1-2天 | 1-2周 | 7-10x |
+
+### 2. 设计理念根本不同
+
+**AReaLite**: "让AI研究者专注于算法，而非系统"
+- 直接的PyTorch风格API
+- 单文件包含完整训练逻辑
+- SPMD编程模型
+
+**Core**: "提供工业级的分布式RL训练平台"
+- 声明式配置和组件注册
+- Master-Worker分布式架构
+- 复杂的资源管理和容错机制
+
+### 3. 适用场景明确区分
+
+```
+规模 (GPU数量)     推荐选择          理由
+1-8             AReaLite         快速启动，易于调试
+8-64            AReaLite/Core    根据团队能力选择  
+64-256          Core             需要专业的资源管理
+256+            Core             必须使用工业级系统
+```
+
+## 详细对比分析
+
+### 入口点架构
+
+**AReaLite采用直接对象操作模式:**
+```python
+# 一目了然的训练循环
+rollout = RemoteSGLangEngine(config.rollout)
+actor = FSDPPPOActor(config.actor)
+
+for step in range(max_steps):
+    batch = rollout.rollout_batch(data, workflow)
+    stats = actor.ppo_update(batch)
+    actor.upload_weights(weight_update_meta)
+```
+
+**Core采用声明式配置模式:**
+```python
+# 通过配置类定义复杂的数据流
+class PPOMATHConfig:
+    def make_dfg(self):
+        dfg.add_mfc_dataflow(prompt_mfc, gen_mfc, {"prompt"})
+        dfg.add_mfc_dataflow(gen_mfc, ppo_mfc, {"response"})
+        return dfg
+```
+
+### 代码组织方式
+
+**AReaLite: 组件化设计**
+```
+arealite/
+├── api/engine_api.py      # 简洁的抽象接口
+├── engine/ppo/actor.py    # 直接的PPO实现
+└── workflow/rlvr.py       # 简单的工作流
+```
+
+**Core: 分层系统设计**
+```
+realhf/
+├── api/core/              # 复杂的系统抽象
+├── system/master_worker.py # 分布式调度器
+├── system/model_worker.py  # 模型工作节点
+└── impl/model/nn/ppo.py   # MFC封装的算法
+```
+
+### 自定义开发体验
+
+**AReaLite: 单文件自定义**
+- 在一个文件中修改奖励函数、工作流、算法
+- 直接调试，Ctrl+Click即可查看实现
+- 适合快速实验和算法研究
+
+**Core: 多模块注册系统**
+- 需要在多个文件中注册Agent、Environment、MFC
+- 复杂的依赖关系，调试困难
+- 适合结构化的大型项目
+
+## 技术深度分析
+
+### 同步训练实现差异
+
+**AReaLite**: 显式同步控制
+```python
+# 清晰的同步点
+dist.barrier(device_ids=[actor.device.index])
+torch.cuda.synchronize()
+stats = actor.ppo_update(batch)
+```
+
+**Core**: 隐式的依赖管理
+```python
+# 通过数据流图自动处理同步
+dfg.add_mfc_dataflow(gen_mfc, ppo_mfc, dependency_spec)
+```
+
+### 异步训练支持
+
+**AReaLite**: 内置异步开关
+```python
+if config.async_training:
+    batch = rollout.prepare_batch(dataloader, workflow)
+else:
+    batch = rollout.rollout_batch(data, workflow)
+```
+
+**Core**: 独立的异步框架
+```python
+class AsyncPPOMATHConfig(AsyncRLExperimentConfig):
+    # 完全不同的配置体系
+```
+
+## 性能与扩展性评估
+
+### 开发效率对比
+
+| 任务 | AReaLite | Core | 优势方 |
+|------|----------|------|--------|
+| 快速原型开发 | 1-2小时 | 1-2天 | AReaLite |
+| 添加新算法 | 半天 | 2-3天 | AReaLite |
+| 调试训练问题 | 容易 | 困难 | AReaLite |
+| 大规模部署 | 有限 | 优秀 | Core |
+| 资源利用率 | 良好 | 优秀 | Core |
+
+### 系统可维护性
+
+**AReaLite优势:**
+- 代码结构清晰，新人容易上手
+- 调试友好，问题定位快速
+- 修改影响范围小，风险可控
+
+**Core优势:**
+- 模块化设计，组件可复用
+- 完善的抽象层，便于扩展
+- 工业级的错误处理和监控
+
+## 战略建议
+
+### 对于不同用户群体
+
+**AI研究者/学生:**
+- 优先选择AReaLite
+- 学习成本低，专注算法创新
+- 从AReaLite开始，必要时迁移到Core
+
+**工业界研究团队:**
+- 根据规模选择：小规模用AReaLite，大规模用Core
+- 建议两套系统都要掌握
+- 用AReaLite验证算法，用Core进行生产训练
+
+**系统工程师:**
+- 重点学习Core系统
+- 理解分布式训练的系统性挑战
+- 为算法团队提供平台支持
+
+### 技术演进路径
+
+根据AReaLite设计文档，项目的长期规划是：
+
+1. **短期**: AReaLite作为独立的轻量级框架
+2. **中期**: Core重构，采用AReaLite的API设计
+3. **长期**: 统一的接口，渐进式的复杂度增长
+
+这体现了"先易后难"的设计哲学，让用户可以从简单开始，根据需要逐步使用更高级的功能。
+
+## 结论
+
+AReaLite和Core代表了两种不同的软件架构哲学：
+
+- **AReaLite**: 追求"90%功能，10%复杂度"，适合算法研究和快速迭代
+- **Core**: 追求"100%功能，工业级质量"，适合大规模生产和性能优化
+
+两套系统并非竞争关系，而是互补关系。AReaLite降低了RL训练的门槛，让更多研究者能够参与到大模型RL训练中；Core确保了工业级应用的性能和可靠性需求。
+
+选择哪套系统，主要取决于：
+1. 团队的技术背景和能力
+2. 项目的规模和性能要求  
+3. 开发和维护的资源投入
+
+对于大多数AI研究者和小型团队，我们推荐从AReaLite开始，它能够以最小的学习成本获得强大的RL训练能力。当需要处理超大规模训练时，再考虑迁移到Core系统。
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