ScaleEnv: Von Grund auf skalierbare Umgebungen für generalistische Agenten
Um generalistische Agenten zu trainieren, die sich in vielfältigen Szenarien zurechtfinden, sind interaktive Lernumgebungen unerlässlich. Doch solche Umgebungen sind bislang knapp, und bestehende Syntheseverfahren stoße…
- Um generalistische Agenten zu trainieren, die sich in vielfältigen Szenarien zurechtfinden, sind interaktive Lernumgebungen unerlässlich.
- Doch solche Umgebungen sind bislang knapp, und bestehende Syntheseverfahren stoßen bei Vielfalt und Skalierbarkeit an ihre Grenzen.
- Mit dem neuen Framework ScaleEnv wird dieses Problem angegangen: Es erzeugt vollständig interaktive Umgebungen und überprüfbare Aufgaben komplett aus dem Nichts.
Um generalistische Agenten zu trainieren, die sich in vielfältigen Szenarien zurechtfinden, sind interaktive Lernumgebungen unerlässlich. Doch solche Umgebungen sind bislang knapp, und bestehende Syntheseverfahren stoßen bei Vielfalt und Skalierbarkeit an ihre Grenzen. Mit dem neuen Framework ScaleEnv wird dieses Problem angegangen: Es erzeugt vollständig interaktive Umgebungen und überprüfbare Aufgaben komplett aus dem Nichts.
ScaleEnv gewährleistet die Zuverlässigkeit der Umgebungen durch prozedurale Tests und stellt die Vollständigkeit sowie Lösbarkeit der Aufgaben sicher, indem es Tool-Abhängigkeitsgraphen erweitert und die Ausführbarkeit von Aktionen verifiziert. Durch diese rigorose Validierung können Agenten sicher und effektiv in den generierten Welten explorieren.
Die Ergebnisse zeigen, dass Agenten, die in ScaleEnv lernen, bei bislang unbekannten, mehrstufigen Tool‑Use‑Benchmarks wie τ²‑Bench und VitaBench deutlich bessere Leistungen erbringen. Die Experimente verdeutlichen zudem, dass eine größere Anzahl an Domänen die Generalisierungsfähigkeit der Modelle stark verbessert – ein klarer Beleg dafür, dass die Skalierung der Umweltvielfalt entscheidend für robustes Agentenlernen ist.
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