diff --git a/AReaL_architecture.puml b/AReaL_architecture.puml
new file mode 100644
index 0000000000..554689aff3
--- /dev/null
+++ b/AReaL_architecture.puml
@@ -0,0 +1,91 @@
+@startuml
+!theme plain
+skinparam componentStyle uml2
+skinparam backgroundColor white
+skinparam defaultFontSize 12
+
+' 应用层 - 用户交互入口
+frame "应用层 (Application Layer)" as AppLayer {
+    component [CLI工具] as CLI <<用户命令行接口，提供快速启动和配置管理功能>>
+    component [主程序入口] as MainEntry <<系统主入口点，协调整个训练流程>>
+    component [快速启动工具] as QuickStart <<提供简化的实验启动接口>>
+}
+
+' API层 - 系统接口定义
+frame "API层 (API Layer)" as APILayer {
+    component [模型API] as ModelAPI <<定义模型接口，包括生成、训练、推理等核心功能>>
+    component [系统API] as SystemAPI <<定义系统配置和实验管理接口>>
+    component [数据API] as DataAPI <<定义数据集和数据处理接口>>
+    component [智能体API] as AgentAPI <<定义智能体行为和奖励函数接口>>
+    component [环境API] as EnvAPI <<定义强化学习环境接口>>
+    component [配置管理] as ConfigMgmt <<统一的配置管理和参数解析>>
+}
+
+' 调度层 - 资源管理和任务调度
+frame "调度层 (Scheduler Layer)" as SchedulerLayer {
+    component [本地调度器] as LocalScheduler <<在单机或本地集群上调度任务>>
+    component [Slurm调度器] as SlurmScheduler <<在Slurm集群环境中调度分布式任务>>
+    component [客户端接口] as SchedulerClient <<提供统一的调度客户端接口>>
+}
+
+' 系统层 - 核心分布式计算框架
+frame "系统层 (System Layer)" as SystemLayer {
+    component [主控节点] as MasterWorker <<协调整个训练过程，管理实验状态和监控>>
+    component [模型工作节点] as ModelWorker <<执行模型训练和参数更新>>
+    component [推理工作节点] as RolloutWorker <<执行模型推理和数据采样>>
+    component [生成服务器] as GenServer <<专门处理文本生成请求的异步服务>>
+    component [通信框架] as CommFramework <<处理节点间通信和数据流>>
+    component [数据缓冲区] as DataBuffer <<管理训练数据的异步缓冲和流式处理>>
+    component [控制器管理] as ControllerMgmt <<管理各种控制器和工作流协调>>
+}
+
+' 实现层 - 具体功能实现
+frame "实现层 (Implementation Layer)" as ImplLayer {
+    component [模型实现] as ModelImpl <<具体的模型架构实现，如Qwen、GPT等>>
+    component [数据集实现] as DatasetImpl <<各种数据集的具体实现和预处理>>
+    component [智能体实现] as AgentImpl <<智能体行为的具体实现>>
+    component [环境实现] as EnvImpl <<强化学习环境的具体实现>>
+    component [算法实现] as AlgoImpl <<PPO、GRPO等RL算法的具体实现>>
+    component [并行化实现] as ParallelImpl <<分布式并行计算的具体实现>>
+}
+
+' 训练层 - 训练算法和流程
+frame "训练层 (Training Layer)" as TrainingLayer {
+    component [异步PPO训练] as AsyncPPO <<异步PPO强化学习训练流程>>
+    component [同步PPO训练] as SyncPPO <<传统同步PPO训练流程>>
+    component [监督微调] as SFT <<监督学习微调流程>>
+    component [实验管理] as ExpMgmt <<实验配置和执行管理>>
+}
+
+' 评估层 - 模型评估和基准测试
+frame "评估层 (Evaluation Layer)" as EvalLayer {
+    component [数学推理评估] as MathEval <<数学问题求解能力评估>>
+    component [代码生成评估] as CodeEval <<编程任务完成能力评估>>
+    component [综合评估] as ComprehensiveEval <<多任务综合能力评估>>
+    component [基准测试] as Benchmark <<与其他系统的性能对比测试>>
+}
+
+' 定义层次间的依赖关系
+AppLayer --> APILayer : "调用"
+APILayer --> SchedulerLayer : "依赖"
+SchedulerLayer --> SystemLayer : "调度"
+SystemLayer --> ImplLayer : "使用"
+ImplLayer --> TrainingLayer : "支持"
+TrainingLayer --> EvalLayer : "产出模型用于"
+
+' 内部组件关系
+CLI --> MainEntry
+MainEntry --> QuickStart
+ModelAPI --> SystemAPI
+SystemAPI --> ConfigMgmt
+MasterWorker --> ModelWorker
+MasterWorker --> RolloutWorker
+MasterWorker --> GenServer
+ModelWorker --> CommFramework
+RolloutWorker --> DataBuffer
+GenServer --> ControllerMgmt
+
+' 跨层直接依赖关系 (虽然有层次但存在直接调用)
+note right of SystemLayer : 注意：系统层的某些组件\n可能直接调用API层接口，\n这是当前版本的设计特点
+note right of ImplLayer : 注意：实现层的组件\n会直接实现API层定义的接口，\n形成接口-实现的对应关系
+@enduml
diff --git a/AReaL_architecture_README.md b/AReaL_architecture_README.md
new file mode 100644
index 0000000000..c094f69af6
--- /dev/null
+++ b/AReaL_architecture_README.md
@@ -0,0 +1,88 @@
+# AReaL 系统架构功能视图
+
+## 概述
+
+本文档提供了 AReaL (Ant Reasoning RL) 系统的高层功能视图，以 PlantUML 组件图的形式展示系统的分层架构和主要功能组件。
+
+## 架构图文件
+
+- **文件**: `AReaL_architecture.puml`
+- **类型**: PlantUML 组件图
+- **描述**: 展示 AReaL 系统的7层功能架构
+
+## 系统分层说明
+
+### 1. 应用层 (Application Layer)
+系统的最顶层，为用户提供交互入口：
+- **CLI工具**: 用户命令行接口，提供快速启动和配置管理功能
+- **主程序入口**: 系统主入口点，协调整个训练流程  
+- **快速启动工具**: 提供简化的实验启动接口
+
+### 2. API层 (API Layer)  
+定义系统的核心接口和抽象：
+- **模型API**: 定义模型接口，包括生成、训练、推理等核心功能
+- **系统API**: 定义系统配置和实验管理接口
+- **数据API**: 定义数据集和数据处理接口
+- **智能体API**: 定义智能体行为和奖励函数接口
+- **环境API**: 定义强化学习环境接口
+- **配置管理**: 统一的配置管理和参数解析
+
+### 3. 调度层 (Scheduler Layer)
+负责资源管理和任务调度：
+- **本地调度器**: 在单机或本地集群上调度任务
+- **Slurm调度器**: 在Slurm集群环境中调度分布式任务
+- **客户端接口**: 提供统一的调度客户端接口
+
+### 4. 系统层 (System Layer)
+核心分布式计算框架：
+- **主控节点**: 协调整个训练过程，管理实验状态和监控
+- **模型工作节点**: 执行模型训练和参数更新
+- **推理工作节点**: 执行模型推理和数据采样
+- **生成服务器**: 专门处理文本生成请求的异步服务
+- **通信框架**: 处理节点间通信和数据流
+- **数据缓冲区**: 管理训练数据的异步缓冲和流式处理
+- **控制器管理**: 管理各种控制器和工作流协调
+
+### 5. 实现层 (Implementation Layer)
+提供具体功能实现：
+- **模型实现**: 具体的模型架构实现，如Qwen、GPT等
+- **数据集实现**: 各种数据集的具体实现和预处理
+- **智能体实现**: 智能体行为的具体实现
+- **环境实现**: 强化学习环境的具体实现
+- **算法实现**: PPO、GRPO等RL算法的具体实现
+- **并行化实现**: 分布式并行计算的具体实现
+
+### 6. 训练层 (Training Layer)
+执行具体的训练算法和流程：
+- **异步PPO训练**: 异步PPO强化学习训练流程
+- **同步PPO训练**: 传统同步PPO训练流程
+- **监督微调**: 监督学习微调流程
+- **实验管理**: 实验配置和执行管理
+
+### 7. 评估层 (Evaluation Layer)
+模型评估和基准测试：
+- **数学推理评估**: 数学问题求解能力评估
+- **代码生成评估**: 编程任务完成能力评估
+- **综合评估**: 多任务综合能力评估
+- **基准测试**: 与其他系统的性能对比测试
+
+## 层次关系
+
+系统采用分层架构设计，层次间的主要依赖关系为：
+- 应用层 → API层 → 调度层 → 系统层 → 实现层 → 训练层 → 评估层
+
+需要注意的是，虽然系统整体上是分层的，但某些组件之间可能存在直接的相互依赖，这主要是当前版本的设计特点或实现需要。
+
+## 如何查看图表
+
+1. 使用在线 PlantUML 编辑器：访问 [PlantUML Online](http://www.plantuml.com/plantuml/uml/) 并粘贴 `AReaL_architecture.puml` 文件内容
+2. 使用本地 PlantUML 工具：安装 PlantUML 后运行 `plantuml AReaL_architecture.puml`
+3. 使用支持 PlantUML 的 IDE 插件，如 VS Code 的 PlantUML 扩展
+
+## 系统特色
+
+该架构图突出展示了 AReaL 系统的核心特色：
+- **异步强化学习**: 系统层的异步执行框架支持完全异步的RL训练
+- **分层设计**: 清晰的层次分离使系统易于理解和维护
+- **分布式架构**: 支持从单机到1000+ GPU的大规模分布式训练
+- **灵活扩展**: API层和实现层的分离支持灵活的功能扩展
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