論文の概要: Towards General Agentic Intelligence via Environment Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13311v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 17:57:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:53.220687
• Title: Towards General Agentic Intelligence via Environment Scaling
• Title（参考訳）: 環境スケーリングによる汎用エージェントインテリジェンスを目指して
• Authors: Runnan Fang, Shihao Cai, Baixuan Li, Jialong Wu, Guangyu Li, Wenbiao Yin, Xinyu Wang, Xiaobin Wang, Liangcai Su, Zhen Zhang, Shibin Wu, Zhengwei Tao, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Jingren Zhou,
• Abstract要約: 高度なエージェントインテリジェンスは、現実世界のアプリケーションに大規模言語モデルをデプロイするための前提条件である。 完全にシミュレートされた異種環境を自動的に構築するスケーラブルなフレームワークを設計する。 エージェントベンチマーク, tau-bench, tau2-Bench, ACEBenchの実験により, トレーニングモデルである AgentScaler が, モデルの関数呼び出し能力を大幅に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.66355092082253
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Advanced agentic intelligence is a prerequisite for deploying Large Language Models in practical, real-world applications. Diverse real-world APIs demand precise, robust function-calling intelligence, which needs agents to develop these capabilities through interaction in varied environments. The breadth of function-calling competence is closely tied to the diversity of environments in which agents are trained. In this work, we scale up environments as a step towards advancing general agentic intelligence. This gives rise to two central challenges: (i) how to scale environments in a principled manner, and (ii) how to effectively train agentic capabilities from experiences derived through interactions with these environments. To address these, we design a scalable framework that automatically constructs heterogeneous environments that are fully simulated, systematically broadening the space of function-calling scenarios. We further adapt a two-phase agent fine-tuning strategy: first endowing agents with fundamental agentic capabilities, then specializing them for domain-specific contexts. Extensive experiments on agentic benchmarks, tau-bench, tau2-Bench, and ACEBench, demonstrate that our trained model, AgentScaler, significantly enhances the function-calling capability of models.
• Abstract（参考訳）: 高度なエージェントインテリジェンスは、実用的な実世界のアプリケーションに大規模言語モデルをデプロイするための前提条件である。 さまざまな現実世界のAPIは、正確で堅牢な関数呼び出しインテリジェンスを必要とします。 機能呼び出し能力の広さは、エージェントが訓練される環境の多様性と密接に結びついている。 本研究では,汎用エージェントインテリジェンスに向けたステップとして,環境をスケールアップする。 これは2つの中心的な課題を生み出します。 一 原則的に環境をスケールする方法、及び (II)これらの環境との相互作用によって引き起こされた経験からエージェント能力を効果的に訓練する方法。 これらの問題に対処するため,我々は,関数呼び出しシナリオの空間を体系的に拡張し,完全にシミュレートされた異種環境を自動的に構築するスケーラブルなフレームワークを設計した。 我々はさらに2段階のエージェントの微調整戦略を適応し、まず基本的なエージェント能力を持つエージェントを育成し、ドメイン固有のコンテキストに特化させる。 エージェントベンチマーク, tau-bench, tau2-Bench, ACEBenchの大規模な実験により, トレーニングモデルである AgentScaler が, モデルの関数呼び出し能力を著しく向上することを示した。

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