論文の概要: Let It Flow: Agentic Crafting on Rock and Roll, Building the ROME Model within an Open Agentic Learning Ecosystem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24873v1
• Date: Wed, 31 Dec 2025 14:03:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.671846
• Title: Let It Flow: Agentic Crafting on Rock and Roll, Building the ROME Model within an Open Agentic Learning Ecosystem
• Title（参考訳）: Let it Flow: AgenticCrafting on Rock and Roll, Building the ROME Model in a Open Agentic Learning Ecosystem
• Abstract要約: その重要性にもかかわらず、オープンソースコミュニティはエージェント開発を合理化する、原則化されたエンドツーエンドのエコシステムを欠いている。 本稿では,エージェントLLMの生産パイプラインを最適化する基盤インフラであるエージェント学習エコシステム(ALE)を紹介する。 ROME (ROME is Obviously an Agentic Model) は ALE を基盤として,100万件以上のトラジェクトリをトレーニングしたオープンソースエージェントである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.44023408035169
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agentic crafting requires LLMs to operate in real-world environments over multiple turns by taking actions, observing outcomes, and iteratively refining artifacts. Despite its importance, the open-source community lacks a principled, end-to-end ecosystem to streamline agent development. We introduce the Agentic Learning Ecosystem (ALE), a foundational infrastructure that optimizes the production pipeline for agent LLMs. ALE consists of three components: ROLL, a post-training framework for weight optimization; ROCK, a sandbox environment manager for trajectory generation; and iFlow CLI, an agent framework for efficient context engineering. We release ROME (ROME is Obviously an Agentic Model), an open-source agent grounded by ALE and trained on over one million trajectories. Our approach includes data composition protocols for synthesizing complex behaviors and a novel policy optimization algorithm, Interaction-based Policy Alignment (IPA), which assigns credit over semantic interaction chunks rather than individual tokens to improve long-horizon training stability. Empirically, we evaluate ROME within a structured setting and introduce Terminal Bench Pro, a benchmark with improved scale and contamination control. ROME demonstrates strong performance across benchmarks like SWE-bench Verified and Terminal Bench, proving the effectiveness of the ALE infrastructure.
• Abstract（参考訳）: エージェントマニュファクチャリングは、複数のターンにまたがる実世界の環境において、アクションを採り、成果を観察し、反復的にアーティファクトを精製することによって、LLMを運用することを要求する。 その重要性にもかかわらず、オープンソースコミュニティはエージェント開発を合理化する、原則化されたエンドツーエンドのエコシステムを欠いている。 本稿では,エージェントLLMの生産パイプラインを最適化する基盤インフラであるエージェント学習エコシステム(ALE)を紹介する。 ALEは、重量最適化のためのトレーニング後のフレームワークであるROLL、軌道生成のためのサンドボックス環境マネージャであるROCK、効率的なコンテキストエンジニアリングのためのエージェントフレームワークであるiFlow CLIの3つのコンポーネントで構成されている。 ROME (ROME is Obviously an Agentic Model) は ALE を基盤として,100万件以上のトラジェクトリをトレーニングしたオープンソースエージェントである。 提案手法には,複雑な動作を合成するためのデータ合成プロトコルと,個別トークンではなく意味的相互作用チャンクの信用を付与し,長期訓練の安定性を向上させる新たなポリシ最適化アルゴリズムであるInteraction-based Policy Alignment (IPA) が含まれている。 実験により,ROMEを構造化した設定で評価し,スケールと汚染の制御を改良したベンチマークであるTerminal Bench Proを導入する。 ROME は SWE-bench Verified や Terminal Bench などのベンチマークで高いパフォーマンスを示し、ALE インフラストラクチャの有効性を実証している。

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