WorkFactory: Turning Professional Intents into Executable Work for Scalable Agent Training
WorkFactory：将职业意图转化为可执行工作以规模化训练智能体
🧭 Agent 职业任务构建与 SFT 训练
IQuest Research · Zhejiang University · Renmin University of China · Shenzhen Institutes of Advanced Technology · Shanghai Jiao Tong University
提出 WorkFactory 框架，通过信息级规划与探针执行修复构建可执行职业任务，训练 WorkPilot 系列显著提升专业工作基准
📌 工作参考价值（4 点）
- 构建电商/广告 Agent 微调数据时，用「业务意图 → 信息支持图」方式定义任务依赖（如商品信息、用户画像、预算约束），自动实例化并校验信息完备性，减少专家演示失败。
- 在数据管线中引入「探针执行 + 修复」闭环：先让弱模型/环境跑任务，诊断缺失或不一致信息，再修复任务定义但保持原意图，可显著提升 SFT 数据质量与下游收益，尤其适合多步营销 Agent。
- 多尺寸训练结论：不要盲目扩展数据/模型，监控执行轨迹长度等行为指标；其先增后降与收益递减提示 agent 训练存在效率拐点，可帮助企业选择合适规模。
- 环境缺陷修复可迁移到电商 Agent 平台：给任务模板维护信息依赖清单，执行前校验工具/上下文完备性，减少无效动作与专家演示噪声。