XYZ-AI-Lab/AxisAgentic
AxisAgentic: An Extensible Runtime and Trajectory-Collection Framework for Long-Horizon Agents.
解决的问题
AxisAgentic 提供了长期 AI 代理的标准运行时，解决了管理复杂多轮交互以及从这些交互中收集高质量训练数据的困难。它确保用于监督微调（SFT）的数据与模型在执行过程中实际看到的内容完全一致，避免了推理与训练之间的差异。
工作原理
该框架使用仅追加的追踪系统记录每个运行时事件，包括工具使用、上下文压缩和回滚。这使得系统能够重建模型在任意时间点实际可见的精确状态。它支持可插拔组件——如模型客户端、工具和奖励函数——并通过上下文预算、重试和自验证处理长期运行的操作开销。
适用人群
专为需要长期记忆、工具编排以及通过轨迹收集和 SFT 导出改进模型的复杂 AI 代理的开发者和研究人员设计。
主要亮点
- 状态忠实的追踪：记录运行时标记，确保 SFT 导出不包含隐藏历史或回滚操作。
- 可扩展架构：支持可替换的模型客户端、编排器和配方策略。
- 长期支持：内置上下文预算管理、回滚和恢复机制。
- 执行到学习的闭环：无缝将运行时轨迹转换为外部系统的训练格式。
- 参考实现：包含 Web Search 和 WideSearch 的配方，由 XYZ-Aquila 系统演示。
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