כתבה
arXiv cs.AI ·
CompoWorld: פיתוח סביבתי סדרתי לאגנטים כלליים
CompoWorld: Compositional Environment Scaling for General Agents
CompoWorld מרחיב את תחום המשימות על ידי יצירת שירותים רשומים שיכולים להיות משולבים לאגנטים כלליים. השירותים הללו ניתנים לביצוע ואימות, ומאפשרים יצירת משימות שדורשות זרימת מידע ופעולות בין שירותים שונים. CompoWorld תומך באימון סופרוויזד (SFT) ובלמידה על ידי ריפוי (RL) על ידי חיזוק קריטריונים עם קצב עבירה נמוך.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.33665v2 Announce Type: replace Abstract: Automatically generated environments provide a scalable source of interaction data for training general agents. However, existing approaches mainly generate tasks within a single environment, while real-world workflows require agents to connect information and actions across multiple services. We introduce Compositional Environment Scaling (\textbf{CompoWorld}), which expands the task space by composing a finite library of reusable services. Coding agents turn tool specifications into verified services with typed states and shared interfaces, while a world model handles tools that cannot be reliably implemented. A random-walk procedure connects services through dependency graphs, enabling the generation and verification of tasks that requ
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית