XYZ-AI-Lab/AxisAgentic
AxisAgentic: An Extensible Runtime and Trajectory-Collection Framework for Long-Horizon Agents.
해결하는 문제
AxisAgentic은 장기적 AI 에이전트를 위한 표준화된 런타임을 제공하여, 복잡한 다단계 상호작용을 관리하고, 이러한 상호작용에서 고품질의 학습 데이터를 수집하는 어려움을 해결합니다. 이는 SFT(지도 기반 미세조정)에 사용되는 데이터가 모델이 실행 중 실제로 본 내용과 정확히 일치함을 보장하여, 추론과 학습 사이의 불일치를 방지합니다.
작동 방식
이 프레임워크는 도구 사용, 컨텍스트 압축, 롤백과 같은 모든 런타임 이벤트를 기록하는 '추가 전용' 추적 시스템을 사용합니다. 이를 통해 모델이 특정 시점에 실제로 볼 수 있었던 정확한 상태를 재구성할 수 있습니다. 모델 클라이언트, 도구, 보상 함수와 같은 플러그인 가능한 구성 요소를 지원하며, 컨텍스트 예산, 재시도, 자가 검증을 통해 장시간 실행의 운영 부담을 처리합니다.
대상 사용자
장기 기억, 도구 오케스트레이션, 그리고 트래잭토리 수집과 SFT 내보내기를 통해 모델을 개선하는 파이프라인을 필요로 하는 복잡한 AI 에이전트를 개발하거나 연구하는 개발자 및 연구자에게 적합합니다.
주요 특징
- 상태 충실한 추적: SFT 내보내기 시 숨겨진 이력이나 롤백된 작업을 제외하기 위해 런타임 마커를 기록합니다.
- 확장 가능한 아키텍처: 교체 가능한 모델 클라이언트, 오케스트레이터, 레시피 정책.
- 장기 호라이즌 지원: 컨텍스트 예산 관리, 롤백, 복구를 위한 내장 메커니즘.
- 실행에서 학습으로의 루프: 런타임 트래잭토리를 외부 시스템용 학습 형식으로 원활하게 변환합니다.
- 참고 구현: Web Search 및 WideSearch용 레시피 포함. XYZ-Aquila 시스템에서 구현됨.
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