WEFT: Scaling Tool-Use Post-Training for General-Purpose Agents
WEFT：通用智能体工具使用后训练的全系统扩展框架
🧭 Agent 工具使用后训练 · 全系统扩展与自进化 ★ 深度解读
East China Normal University · Fudan University · Shanghai Innovation Institute · Renmin University of China · Shanghai Qiji Zhifeng Co., Ltd
构建可扩展交互系统、执行驱动自进化与稳定训练，WEFT 在多个工具使用基准上超过同规模环境扩展基线。
📌 工作参考价值（4 点）
- 在构建电商工具调用训练环境时，不要只堆 API/MCP 数量；建立「执行证据→失败归因→修订环境/任务/校验器」的闭环。具体 trick：用状态 diff 和工具返回来做 verifier，先修环境 bug 再训模型，减少“模型背锅”。
- SFT 数据构造用 prefix-preserving rejection sampling：以原子任务（如“查商品→加购物车→下单”）为边界，失败只重采样当前原子任务的 attempt，保留已验证前缀和状态快照，提高长链路训练轨迹利用率。
- RL 中做 atomic-turn credit assignment：对每个原子任务组内做 group-relative 归一化，只对当前 turn 的 policy token 施加 advantage，避免 trajectory-level reward 把无关前缀也更新；对检测到重复/格式错误/接口违规的成功段，mask 正 credit。
- 部署层面，可用类似 MegaMCP 的共享服务+私有状态隔离：MCP/工具服务共享 Python 进程，数据库 copy-on-write 克隆，workspace 隔离，快照支持重试/候选采样，降低大规模 rollout 成本（upload 降 95%、内存降 77-95%）。