Sage-A1.5: From Long-Horizon Execution to Scientific Exploration with Capability Composition
Sage-A1.5：以能力编排与验证驱动长程执行和科学探索
🧭 Agent 编排与验证优化 ★ 深度解读
Shanghai Artificial Intelligence Laboratory
35B MoE 智能体模型，通过 Agentic Orchestration 与 Agentic Verification 实现并行子智能体协作与自校正，在多项长程任务上超过更大模型
📌 工作参考价值（4 点）
- 并行子智能体 + 隔离上下文 + 结构化反馈可用于电商导购/搜索 Agent：将复杂 query 拆成候选召回、评价证据、价格趋势、竞品对比等子任务并发执行，每个子 agent 独立搜索并返回 answer/evidence/unresolved_issues/status，主 agent 再做冲突消解与覆盖检查，避免单线程长上下文噪声累积。
- 在长程购物参谋或搜索任务中引入内建验证：当连续多轮检索无新增信息或需要形成关键结论时，让模型在推理中显式区分“已证实事实/未验证假设/仍缺失信息”，并据此切换搜索方向；用 Verification protocol: enabled 这类条件提示按需激活，不依赖外部 verifier。
- 训练框架上，窗口化交互 RL 适配电商 Agent 的延迟转化反馈：把多轮搜索、比较、生成推荐到最终点击/转化的长交互按中间结果切成窗口共享奖励，降低 step-level 奖励噪声；同时采用 outcome+process mixed supervision，减少对昂贵人工标注的依赖。
- 合成可验证任务时，将任务构造、审核、评判分离到不同 agent，避免同一个模型出题又评分导致 reward hacking；推荐/搜索 Agent 的任务也可以用 sandbox + deterministic grader 做自动化质量门禁。