trajectory-synthesis

本文提出WRIT，一种用于合成多轮代理训练轨迹的流水线，该流水线平衡了写密集型与读重复杂度。该方法生成多样化的任务和模拟，使小型模型能够以更低的推理成本实现强大性能。

引入GUI-RobustEval（一个用于GUI代理错误恢复的基准）和鲁棒性驱动轨迹合成（RoTS）以生成训练数据，在OSWorld上达到当前最佳性能。

EnvFactory 自动化创建可执行工具环境和自然的多轮轨迹，用于训练具有智能体强化学习能力的大语言模型，在使用比先前工作更少的环境下，在 BFCLv3 和 MCP-Atlas 等基准测试上取得了优异性能。