Sage-A1.5：从长周期任务执行到科学探索的能力组合

Hugging Face Daily Papers 论文
agentic-model mixture-of-experts long-horizon-planning scientific-discovery task-delegation verification

摘要

Sage-A1.5 是一个 35B 混合专家智能体模型，通过自适应能力组合推进长周期问题求解，具备子智能体委派的智能体编排、反思验证以及开放式科学探索能力。

在本报告中，我们介绍了 Sage-A1.5，这是一个 35B 的 Mixture-of-Experts 智能体模型，在 A1 的基础上通过自适应能力组合来推进长周期问题求解。与 A1 相比，Sage-A1.5 不仅学会了如何完成单个任务，还学会了在执行过程中组织工作并动态调整策略。Sage-A1.5 突出了三项改进：智能体编排、验证以及开放式科学探索。首先，智能体编排通过任务委派和具有隔离上下文的子智能体之间的并行协作，扩展了单智能体执行能力，使复杂任务能够被分解并并发处理，在支持高效执行的同时减少了并发子智能体之间的相互干扰。其次，智能体验证通过进度检查、证据验证和反思性策略修正来增强长周期任务的可靠性，使智能体能够识别无效的搜索路径并转向替代方案。第三，开放式科学探索将智能体能力从回答预定义问题扩展到开展探索性研究，将科学探究与交互式分析以及可检验的研究产物连接起来。我们通过复杂的智能体任务和多学科科学应用展示了这些能力。此外，我们希望 Sage-A1.5 能为社区提供一个便捷的开放科学探索基础，提供一条从长周期任务执行到协作式、可验证且可检验的科学探索的实用路径。
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来源：https://huggingface.co/papers/2610.28578 发布于 10月20日

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摘要

Sage-A1.5 是一个 35B 混合专家（Mixture-of-Experts）agentic 模型，通过自适应任务委派、验证和开放式科学探索，提升了长期问题求解能力。

在本报告中，我们介绍了 Sage-A1.5，一个 35B 混合专家 (https://huggingface.co/papers?q=Mixture-of-Experts) agentic 模型 (https://huggingface.co/papers?q=agentic%20model)，它在 A1 的基础上，通过自适应能力组合进一步推进长期问题求解。与 A1 相比，Sage-A1.5 不仅学会解决单个任务，还学会在执行过程中组织工作并调整方法。Sage-A1.5 突出了三项改进：agentic 编排 (https://huggingface.co/papers?q=agentic%20orchestration)、验证以及开放式科学发现 (https://huggingface.co/papers?q=open%20scientific%20discovery)。首先，agentic 编排 (https://huggingface.co/papers?q=agentic%20orchestration) 通过任务委派和具有隔离上下文的子 agent 之间的并行协作，扩展了单 agent 执行能力，使复杂任务能够被分解并并发处理，在支持高效执行的同时减少并发子 agent 之间的相互干扰。其次，agentic 验证 (https://huggingface.co/papers?q=agentic%20verification) 通过进度检查、证据验证和反思性策略修正来增强长期可靠性，使 agent 能够识别无效的搜索路径并寻求替代方案。第三，开放式科学发现 (https://huggingface.co/papers?q=open%20scientific%20discovery) 将 agentic 能力从回答预定义问题扩展到进行探索性研究，将科学探究与交互式分析和可检查的研究产物相结合。我们通过复杂的 agentic 任务和多学科科学应用展示了这些能力。此外，我们希望 Sage-A1.5 能为社区提供一个易于获取的开放式科学发现 (https://huggingface.co/papers?q=open%20scientific%20discovery) 基础，提供一条从长期任务执行到协作式、可验证、可检查的科学探索的实用路径。

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