論文の概要: daVinci-Agency: Unlocking Long-Horizon Agency Data-Efficiently

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02619v2
• Date: Wed, 04 Feb 2026 04:59:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 15:07:33.719973
• Title: daVinci-Agency: Unlocking Long-Horizon Agency Data-Efficiently
• Title（参考訳）: daVinci-Agency: ロングホライゾンエージェンシーのデータを効率的にアンロックする
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は短期的なタスクで優れており、それらを長期のエージェント合成に拡張することは依然として困難である。 本稿では,PRチェーンから構造化監視を体系的にマイニングするdaVinci-Agencyを提案する。 DaVinci-AgencyのPR基底構造は、本質的には、永続的なゴールサイクルの振る舞いを教えるのに不可欠な因果依存性と反復的な洗練を保っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.39097522391409
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While Large Language Models (LLMs) excel at short-term tasks, scaling them to long-horizon agentic workflows remains challenging. The core bottleneck lies in the scarcity of training data that captures authentic long-dependency structures and cross-stage evolutionary dynamics--existing synthesis methods either confine to single-feature scenarios constrained by model distribution, or incur prohibitive human annotation costs, failing to provide scalable, high-quality supervision. We address this by reconceptualizing data synthesis through the lens of real-world software evolution. Our key insight: Pull Request (PR) sequences naturally embody the supervision signals for long-horizon learning. They decompose complex objectives into verifiable submission units, maintain functional coherence across iterations, and encode authentic refinement patterns through bug-fix histories. Building on this, we propose daVinci-Agency, which systematically mines structured supervision from chain-of-PRs through three interlocking mechanisms: (1) progressive task decomposition via continuous commits, (2) long-term consistency enforcement through unified functional objectives, and (3) verifiable refinement from authentic bug-fix trajectories. Unlike synthetic trajectories that treat each step independently, daVinci-Agency's PR-grounded structure inherently preserves the causal dependencies and iterative refinements essential for teaching persistent goal-directed behavior and enables natural alignment with project-level, full-cycle task modeling. The resulting trajectories are substantial--averaging 85k tokens and 116 tool calls--yet remarkably data-efficient: fine-tuning GLM-4.6 on 239 daVinci-Agency samples yields broad improvements across benchmarks, notably achieving a 47% relative gain on Toolathlon. Beyond benchmark performance, our analysis confirms...
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は短期的なタスクでは優れていますが、それらを長期のエージェントワークフローにスケールすることは依然として困難です。 モデル分布によって制約された単一機能シナリオに限定するか、あるいは禁止された人間のアノテーションコストを発生させることなく、スケーラブルで高品質な監視を提供しない、既存の合成方法です。 実際のソフトウェア進化のレンズを通してデータ合成を再認識することで、この問題に対処する。 我々の重要な洞察は、プルリクエスト(PR)シーケンスは、長期学習のための監視シグナルを自然に具現化する。 彼らは複雑な目的を検証可能な提出単位に分解し、反復を通して機能的一貫性を維持し、バグ修正履歴を通じて真に洗練されたパターンを符号化する。 そこで我々は,(1)連続コミットによるプログレッシブタスクの分解,(2)統合機能目的による長期的一貫性の強化,(3)真正なバグフィックストラジェクトリによる改善の検証,という3つのインターロッキング機構を通じて,組織的にPRの連鎖から構造的な監督をマイニングするdaVinci-Agencyを提案する。 それぞれのステップを独立して扱う合成軌道とは異なり、daVinci-AgencyのPR基底構造は本質的に、永続的な目標指向の振る舞いを教えるのに不可欠な因果依存性と反復的洗練を保ち、プロジェクトレベルのフルサイクルタスクモデリングと自然な整合を可能にする。 239 daVinci-Agencyサンプルの微調整 GLM-4.6 はベンチマーク全体で広範囲に改善され、特にToolathlonでは47%の相対的な向上が達成されている。 ベンチマークのパフォーマンスだけでなく、我々の分析も確認している。

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