在不迁就的系统里，训练智能体。
可复现、有状态的真实软件仿真——智能体得以在逼真的工作中受训、受测，而无需触碰一条生产数据。
能与人对话，智能体不过越过了最低的一道门槛。真正的难关在于能否操作真实的多步骤系统：在数十次有状态的操作中始终站稳脚跟，而每一步都在改写下一步的局面。静态基准奖励的是一时看似正确；真正的能力要在整轮运行中见分晓——第十步是否仍顾及第一步留下的改变。靶子在移动，固定的测试注定射不中。
因此，我们把评估视为循环，而非关卡。环境、基准套件与训练彼此滋养：智能体行动，环境为轨迹评分，信号随即回流，让下一轮更难，也更诚实。可靠性须在一轮轮迭代中挣得——而不是在排行榜上留下一个数字，便一去不返。
环境何以为环境
环境与演示之别，在于三种特性；我们交付的每一个环境，三者兼备。
持久状态。动作不是在对话记录里追加一行，而是作用于一个持续运行、留有记忆的系统。发出消息、调整订单、改约面试——下一步承接的，正是上一步留下的世界。
每一步都有奖励。终点一次通过或失败，几乎无法告诉智能体错在哪里。我们的环境为轨迹本身评分，让功与过落在真正应得的决策上。
确定性重置。每个回合都从固定镜像启动，复位至已知状态。同一任务跑两次，面对的是同一个世界——评估因此可信，训练因此可扩展。
我们构建的环境
每个环境都取材于智能体需要胜任的一类真实工作，并各有一套任务分类，勾勒出智能体在其中所承担任务的具体样貌。
企业通讯
频道、话题串与私信组成的工作空间，读写与成员权限的规则，一如真实团队。
电商与客户服务
一套运转中的店铺后台：商品目录、订单、库存、退货。问题要解决，账目不能乱。
招聘与人力资源
在严格的隐私边界内处理招聘需求、候选人流程与面试排期——谁能看到什么，本身就是任务的一部分。
CRM 与 ERP 后台
在浏览器中操作企业赖以运转的记录系统，从查询到写入，全程贯通。
终端与运维
Linux/Ubuntu 命令行环境，每个任务对应一个可复现的容器和一套完整的任务包。
跨应用工作流
不肯困于单一应用的任务——在一个系统中取数，到另一个系统中执行，让上下文跨过两者之间的接缝。
定制领域，按需构建
你的工作流，跑在你的技术栈上——金融、物流、IT 运维、客户支持、研发——标准与上述各项无异。
环境如何建成
从第一次需求沟通，到训练循环里的一个容器，整个过程分为四个阶段——每一阶段，都封堵一种让环境悄然失去教学效力的可能。
首先，确定目标与标尺。明确值得训练的行为、所属领域、应达到的难度，以及判定智能体是否真正学会的指标。此后的一切，都以这一定义为准。
其次，搭建真系统，而非模拟品。任务背后是一套完整的技术栈：API、数据库、预置数据，以及真实的界面——GUI 或工具接口——全程兼容 MCP。智能体操作环境，与操作真实系统别无二致。
再次，编写并审核任务套件。任务按难度分级编写，再逐一检验可解性与多样性：既不出无解之题，也不堆近似重复之题。步骤有歧义处，评分细则奖励判断；步骤明确处，奖励精确。
最后，接入训练循环。每个环境都以可直接部署的容器交付，即可接入你的训练。环境、基准与训练由此闭环，随智能体进步持续产出信号——而非一次通过、从此束之高阁的一次性测试。
每次运行，都问两个问题
第一问：智能体是否决策得当。多步骤任务考验的是轻重缓急与取舍，而非照本宣科，因此我们评判它一路决策的质量——是否读准了局面、抓住了该做的事，而不只是把步骤按某种顺序走完。
第二问：它是否真正奏效——这一半是确定性的。我们直接对照任务要求核验环境状态：记录在或不在，订单发或未发，数字对或不对。不作解读，也不因用意良好而给部分分。
只衡量判断，奖励的是说得头头是道的智能体；只衡量执行，又看不出它是否本就知道该做什么。可信的智能体须两问皆答——所以两问都要问。
交付内容
每次合作交付一套可运行的完整成果：容器化环境、分级任务套件及其背后的奖励与评分规范、状态验证器、难度分级，以及完整的轨迹日志。智能体不断进步，任务也需随之加难，我们为此提供持续支持。
准备好构建你的训练环境了吗？
告诉我们你希望智能体掌握哪项工作流——我们来搭建让它凭真本事学会的系统。