智能体会话与工具轨迹
为智能体训练而构建的会话级数据。我们从真实开发会话中完整记录操作序列、工具调用与环境状态的变化,失败、回溯与恢复也一并保留——长时程能力正是由此而来。
覆盖范围
- 真实开发会话
- 工具调用
- 环境状态
- 失败恢复
- 长时程执行
交付内容
- 会话日志
- 操作序列
- 状态快照
- 结果验证
- 失败原因与轨迹摘要
从源头到验收
我们从不堆一批人工标注,便草草交付。每类数据都要走完一个封闭且全程可观测的循环:依需求生成,经机器检查,由专家裁决,端到端可追溯。而每类数据所走的路径,各有不同。
- 01
端到端记录
在真实与仿真环境中完整记录会话:从第一条提示到最终结果,每次工具调用、每次观察、每个中间决策,无一遗漏。
- 02
状态对齐
每个操作都锚定于其作用时的环境状态,整条轨迹得以忠实回放,每一步都能还原到确切的上下文中。
- 03
脚本化验证
以确定性检查裁定每个有后果操作的结果,把松散的会话记录变为一串经过验证的结果,成败信号清晰无歧义。
- 04
失败与恢复标注
明确标注死路、回溯与恢复,留存纠错行为——持久的长时程能力,恰恰在此习得。
- 05
轨迹摘要
每个会话都提炼为结构化摘要,涵盖目标、计划、关键分支与恢复路径,让动辄数百轮的轨迹清晰可读、便于复用。
- 06
一致性评审
评审时将摘要与经过验证的步骤逐一核对,确保记录的叙述与环境中的实际经过一致。
- 07
分层抽样
最后按任务类型、时程长度与失败模式分层抽取,确定分布,在轨迹交付前把好质量关。
每轮运行都会产生学习信号,回流至源数据集;流水线由此逐批自我收紧。
看看数据本身
本类别的一份真实样本,经过精简:它服务的场景、对训练的意义,以及交付时的数据形态。
应用场景
- 训练长时程的工具使用与规划行为
- 从真实轨迹中学习失败恢复与回溯
- 将前沿编程智能体的行为蒸馏至更小的模型
对训练的意义
关键
长时程工具使用是当下的前沿,而真实、长达数百轮的恢复轨迹,最难高质量地采集。
主要特点
The sandbox directory is empty. Write a local command-line todo tool in Python: a package todo/ (store.py for the data model + in-memory store, cli.py using argparse), supporting the three subcommands add / list / done, with pytest tests and a Makefile. First list a plan with TodoWrite, then implement it, and run make test to confirm everything passes.
- 助手
List the plan first, then start.
TodoWrite{ "todos": [ { "content": "Create the todo/ package and data model", "status": "in_progress" }, { "content": "Implement the add/list/done subcommands", "status": "pending" }, { "content": "Write pytest tests and the Makefile", "status": "pending" } ] } - 结果
Todos have been modified successfully. Continue with the plan.
- 助手
First check the current state of the working directory.
Bash{ "command": "pwd && ls -la" } - 结果
/workspace total 0 drwxr-xr-x 2 lx staff 64 Jun 3 12:04 . drwxr-xr-x 18 lx staff 576 Jun 3 12:04 ..
- 助手
The directory is empty; start writing the in-memory storage layer.
Write{ "file_path": "todo/store.py", "content": "from dataclasses import dataclass\n\n@dataclass\nclass Task:\n id: int\n text: str\n done: bool = False\n..." } - 结果
- 助手
Run acceptance once the implementation and tests are written.
Bash{ "command": "make test" } - 结果
===== test session starts ===== collected 6 items tests/test_todo.py ...... [100%] ===== 6 passed in 0.04s ===== DONE: 6 tests passing
需要样本,或想定制构建?
告诉我们规格与规模,我们按单交付。
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