Scaling Agentic Data for Long-Horizon Terminal Intelligence
面向长程终端智能体的可扩展数据合成引擎与 27B 模型
🧭 终端 Agent 长程数据合成与 SFT
University of Science and Technology of China · AMAP, Alibaba Group · Southern University of Science and Technology
TerminalHorizon 自动合成长程终端 Agent 数据，1.5K 环境 SFT Qwen3.5-27B 后在 12 个 benchmark 全面提升
📌 工作参考价值（4 点）
- 长程 Agent SFT 数据不能只靠环境自动补全，关键要保留“探索-试错-验证”证据链；在电商 Agent 场景（比价、选品、售后排查、广告账户优化）可借鉴“独立执行识别被省略的关键工作”，避免环境和工具过度简化导致模型只会调用工具、不会解决真实问题。
- 渐进式任务扩展：同一目标下不断加入依赖前序结果的新需求，可构造多阶段、有长期依赖的训练轨迹；适合推荐/广告 Agent 的“分析→策略→执行→复盘”流程，增强模型跨阶段一致性与反馈利用能力。
- 将环境重构证据显式纳入数据生产 pipeline，可自动化产出高质量 long-horizon trajectories，降低人工标注长程 Agent 数据成本；可结合内部 terminal/sandbox 工具做 RSI-style 自改进评估。
- 论文偏 terminal/coding agent，但 SFT 后通用推理提升的结论有迁移价值：可尝试用少量真实业务环境数据微调本地 LLM Agent，重点保留长期反馈与交付物迭代过程。