cv usk(@cv_usk):🖥️ エージェントの学習用「実行環境」は軌跡の何百分の一しかない、という不均衡をひっくり返す発想の論文です。タイトル: Terminal-Universe: Turning Agent Trajectories into Scalable Terminal Environments URL: https://t.co/zopRawGQJv 蓄積済みのコードエージェント軌跡からファイル操作履歴を読み解き、実行可能な検証環境を自動で逆算復元し、そこから新たな学習タスクを大量に合成するフレームワークです。注目ポイント 🔄 軌跡から環境を逆算復元軌跡内のread/write/edit操作をリプレイして部分的なワークスペースを再現し、補完エージェントが欠けているファイルや依存関係を補います。さらに読み取り専用ツールで充分性を判定し、質の低い環境を除外します。 🌐 幅と深さの二軸でタスクを拡張複数リポジトリの依存関係を使うCross-WS合成で「幅」を、ユーザーからの追加要望に応じるMulti-Round対話で「深さ」を広げます。Multi-Roundは平均4.51ラウンド、失敗から修正するパターンが69.6%を占めます。 📈 二桁ポイントの性能向上を実証 Qwen3.5-27Bをこのデータで学習させ、Terminal-Bench 2.1で+11.9pt、EvoCode-Bench v2で+13.8ptと大幅に改善。同規模の既存手法もすべて上回りました。蓄積された軌跡という「余っているリソース」を検証可能な学習環境に転換する、地に足のついたスケーリング手法だと感じます。 #エージェント学習 #LLM

2026.09.04 22:41

🖥️ エージェントの学習用「実行環境」は軌跡の何百分の一しかない、という不均衡をひっくり返す発想の論文です。タイトル: Terminal-Universe: Turning Agent Trajectories into Scalable Terminal Environments URL: 蓄積済みのコードエージェント軌跡からファイル操作履歴を読み解き、実行可能な検証環境を自動で逆算復元し、そこから新たな学習タスクを大量に合成するフレームワークです。注目ポイント 🔄 軌跡から環境を逆算復元軌跡内のread/write/edit操作をリプレイして部分的なワークスペースを再現し、補完エージェントが欠けているファイルや依存関係を補います。さらに読み取り専用ツールで充分性を判定し、質の低い環境を除外します。 🌐 幅と深さの二軸でタスクを拡張複数リポジトリの依存関係を使うCross-WS合成で「幅」を、ユーザーからの追加要望に応じるMulti-Round対話で「深さ」を広げます。Multi-Roundは平均4.51ラウンド、失敗から修正するパターンが69.6%を占めます。 📈 二桁ポイントの性能向上を実証 Qwen3.5-27Bをこのデータで学習させ、Terminal-Bench 2.1で+11.9pt、EvoCode-Bench v2で+13.8ptと大幅に改善。同規模の既存手法もすべて上回りました。蓄積された軌跡という「余っているリソース」を検証可能な学習環境に転換する、地に足のついたスケーリング手法だと感じます。 #エージェント学習# #LLM#

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