論文の概要: APIGen-MT: Agentic Pipeline for Multi-Turn Data Generation via Simulated Agent-Human Interplay

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03601v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 17:13:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:50:03.121375
• Title: APIGen-MT: Agentic Pipeline for Multi-Turn Data Generation via Simulated Agent-Human Interplay
• Title（参考訳）: APIGen-MT:Simulated Agent-Human InterplayによるマルチTurnデータ生成のためのエージェントパイプライン
• Authors: Akshara Prabhakar, Zuxin Liu, Weiran Yao, Jianguo Zhang, Ming Zhu, Shiyu Wang, Zhiwei Liu, Tulika Awalgaonkar, Haolin Chen, Thai Hoang, Juan Carlos Niebles, Shelby Heinecke, Huan Wang, Silvio Savarese, Caiming Xiong,
• Abstract要約: APIGen-MTは検証可能で多様なマルチターンエージェントデータを生成するフレームワークである。 xLAM-2-fc-r 級数で 1B から 70B のパラメータを持つモデル群を訓練する。 我々のモデルは、$tau$-benchとBFCLベンチマークでGPT-4oやClaude 3.5のようなフロンティアモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.01901238059261
• License:
• Abstract: Training effective AI agents for multi-turn interactions requires high-quality data that captures realistic human-agent dynamics, yet such data is scarce and expensive to collect manually. We introduce APIGen-MT, a two-phase framework that generates verifiable and diverse multi-turn agent data. In the first phase, our agentic pipeline produces detailed task blueprints with ground-truth actions, leveraging a committee of LLM reviewers and iterative feedback loops. These blueprints are then transformed into complete interaction trajectories through simulated human-agent interplay. We train a family of models -- the xLAM-2-fc-r series with sizes ranging from 1B to 70B parameters. Our models outperform frontier models such as GPT-4o and Claude 3.5 on $\tau$-bench and BFCL benchmarks, with the smaller models surpassing their larger counterparts, particularly in multi-turn settings, while maintaining superior consistency across multiple trials. Comprehensive experiments demonstrate that our verified blueprint-to-details approach yields high-quality training data, enabling the development of more reliable, efficient, and capable agents. We open-source both the synthetic data collected and the trained xLAM-2-fc-r models to advance research in AI agents. Models are available on HuggingFace at https://huggingface.co/collections/Salesforce/xlam-2-67ef5be12949d8dcdae354c4 and project website is https://apigen-mt.github.io
• Abstract（参考訳）: マルチターンインタラクションのための効果的なAIエージェントのトレーニングには、現実的な人間エージェントのダイナミクスをキャプチャする高品質なデータが必要です。 検証可能で多様なマルチターンエージェントデータを生成する2相フレームワークであるAPIGen-MTを紹介する。 第1段階では, エージェントパイプラインは, LLMレビュアーの委員会と反復的なフィードバックループを利用して, 地道な行動を伴う詳細なタスク青写真を生成する。 これらの青写真は、シミュレーションされた人間とエージェントの相互作用によって完全な相互作用軌跡に変換される。 xLAM-2-fc-r 級数で 1B から 70B のパラメータを持つモデル群を訓練する。 我々のモデルは、GPT-4oやClaude 3.5といったフロンティアモデルを$\tau$-benchやBFCLベンチマークで上回ります。 総合的な実験により、我々の検証された青写真から詳細へのアプローチは高品質なトレーニングデータをもたらし、より信頼性が高く、効率的で有能なエージェントの開発を可能にします。 我々は、AIエージェントの研究を進めるために、収集された合成データと訓練されたxLAM-2-fc-rモデルをオープンソース化した。 HuggingFace at https://huggingface.co/collections/Salesforce/xlam-2-67ef5be12949d8dcdae354c4, and project website is https://apigen-mt.github.io

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