論文の概要: AWorld: Orchestrating the Training Recipe for Agentic AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20404v2
• Date: Mon, 01 Sep 2025 03:56:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 12:29:36.80845
• Title: AWorld: Orchestrating the Training Recipe for Agentic AI
• Title（参考訳）: AWorld:エージェントAIのためのトレーニングレシピのオーケストレーション
• Abstract要約: 本稿では,大規模エージェント-環境相互作用のためのオープンソースシステムであるAWorldを紹介する。 タスクをクラスタに分散することで、AWorldは通常の単一ノードのシーケンシャル実行と比較して、エクスペリエンスコレクションを14.6倍高速化する。 GAIAテストセットでパス@1精度32.23%のQwen3-32Bエージェントを訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.94278765364194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The learning from practice paradigm is crucial for developing capable Agentic AI systems, yet it is severely hampered by inefficient experience generation, a bottleneck especially pronounced in complex benchmarks like GAIA. To address this, we introduce AWorld, an open-source system engineered for large-scale agent-environment interaction. By distributing tasks across a cluster, AWorld accelerates experience collection by 14.6x compared to standard single-node, sequential execution. This critical speedup makes extensive reinforcement learning practical and scalable. Leveraging this capability, we trained a Qwen3-32B-based agent that achieves pass@1 accuracy of 32.23% on the GAIA test set, which surpasses GPT-4o (27.91%) and rivals DeepSeek-V3 (31.89%). Our open-source system and the resulting agent provide a practical blueprint for a complete agentic AI training pipeline, from efficient interaction to demonstrable model improvement.
• Abstract（参考訳）: 実践パラダイムからの学習は、有能なエージェントAIシステムの開発には不可欠だが、GAIAのような複雑なベンチマークで特に顕著なボトルネックである、非効率なエクスペリエンス生成によって著しく妨げられている。 そこで本稿では,大規模エージェント環境インタラクション用に設計されたオープンソースシステムであるAWorldを紹介する。 タスクをクラスタに分散することで、AWorldは通常の単一ノードのシーケンシャル実行と比較して、エクスペリエンスコレクションを14.6倍高速化する。 この重要なスピードアップは、広範な強化学習を実用的でスケーラブルにする。 この能力を活用して、我々はQwen3-32Bベースのエージェントをトレーニングし、GAIAテストセットでパス@1の精度を32.23%達成し、GPT-4o (27.91%) を超え、DeepSeek-V3 (31.89%) と競合する。 私たちのオープンソースシステムと結果のエージェントは、効率的なインタラクションから実証可能なモデル改善に至るまで、完全なエージェントAIトレーニングパイプラインの実用的な青写真を提供します。

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