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/2512.24873v2
• Date: Sun, 04 Jan 2026 14:35:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 14:31:43.825104
• 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
• Authors: Weixun Wang, XiaoXiao Xu, Wanhe An, Fangwen Dai, Wei Gao, Yancheng He, Ju Huang, Qiang Ji, Hanqi Jin, Xiaoyang Li, Yang Li, Zhongwen Li, Shirong Lin, Jiashun Liu, Zenan Liu, Tao Luo, Dilxat Muhtar, Yuanbin Qu, Jiaqiang Shi, Qinghui Sun, Yingshui Tan, Hao Tang, Runze Wang, Yi Wang, Zhaoguo Wang, Yanan Wu, Shaopan Xiong, Binchen Xu, Xander Xu, Yuchi Xu, Qipeng Zhang, Xixia Zhang, Haizhou Zhao, Jie Zhao, Shuaibing Zhao, Baihui Zheng, Jianhui Zheng, Suhang Zheng, Yanni Zhu, Mengze Cai, Kerui Cao, Xitong Chen, Yue Dai, Lifan Du, Tao Feng, Tao He, Jin Hu, Yijie Hu, Ziyu Jiang, Cheng Li, Xiang Li, Jing Liang, Xin Lin, Chonghuan Liu, ZhenDong Liu, Zhiqiang Lv, Haodong Mi, Yanhu Mo, Junjia Ni, Shixin Pei, Jingyu Shen, XiaoShuai Song, Cecilia Wang, Chaofan Wang, Kangyu Wang, Pei Wang, Tao Wang, Wei Wang, Ke Xiao, Mingyu Xu, Tiange Xu, Nan Ya, Siran Yang, Jianan Ye, Yaxing Zang, Duo Zhang, Junbo Zhang, Boren Zheng, Wanxi Deng, Ling Pan, Lin Qu, Wenbo Su, Jiamang Wang, Wei Wang, Hu Wei, Minggang Wu, Cheng Yu, Bing Zhao, Zhicheng Zheng, Bo Zheng,
• Abstract要約: 本稿では,エージェントモデル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はALEが基盤として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す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.17610617854247
• 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 agentic model. 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, 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-Perceptive Agentic Policy Optimization (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 ALE.
• 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,エージェントモデル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はALEが基盤として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す。 提案手法は,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する新たなポリシ最適化アルゴリズムであるInteraction-Perceptive Agentic Policy Optimization (IPA)を含む。 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 の有効性を証明している。

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