terminal-agents

Terminal-World 引入了一个全自动流水线，利用智能体技能为终端代理合成高质量的训练数据，使得模型仅使用 1.2% 的训练数据就能超越基线。该方法从技能原语中共同推导出任务指令、环境和教师轨迹。

TACO 是一个自我演化的框架，可自动发现并优化长周期终端智能体的上下文压缩规则。

TACO 提出了一种自我演化压缩框架，可自动学习压缩冗余的终端交互历史，在 TerminalBench 及其他代码智能体基准上将 token 开销降低约 10%，准确率提升 1–4%。