Recursive Synthesis for Long-Horizon Terminal Tasks
面向长程终端任务的递归合成框架
🧭 递归合成 · 终端Agent训练任务 ★ 深度解读
Tencent HY LLM Frontier · University of Georgia · University of Maryland, College Park · University of Pennsylvania · Indiana University
递归扩展验证式合成，每任务$0.05且难度持续攀升，显著提升Agent长程执行能力。
📌 工作参考价值（4 点）
- 递归合成框架可自动化生成难度递进的训练任务：从已有种子任务出发，扩展解决方案、重对齐验证器与指令，沙箱验证通过即接受，可用于构建持续提升的 agent 训练课程。
- 低成本大规模验证数据：每任务约 $0.05，且验证成功率高，对需要可执行、可验证的训练场景（如电商客服工具调用 Agent）有直接借鉴。
- 多样性控制策略：通过种子 lineage 上限、重写操作符多样化、领域分布保持等手段，避免合成数据多样崩塌；可迁移到推荐或对话系统中自动生成多样化训练样本的流程。
- 合成数据结合 PPO 训练可显著提升 Agent 长程规划与工具使用：Qwen3.5-27B 在 Terminal-Bench 2 上相对基座提升 20.0%，表明即使无人工标注，仅靠合成任务和可执行奖励也能获得强泛化能力。