Scaling Verifiable Environments for Long-horizon Work Agents
WORKFORGE：从真实资源构建可验证长程工作智能体环境
🧭 Agent 长程工作环境合成与训练 ★ 深度解读
Tencent · Fudan University
提出 WORKFORGE，从真实工作资源合成可验证环境并生成训练轨迹，大幅提升长程智能体能力
📌 工作参考价值（4 点）
- 业务中构建 agent 训练/评测环境时，优先使用真实业务文件（报表、素材、SOP、数据表等）而非 LLM 合成，保留真实噪声和跨文件依赖，能显著提升 agent 在真实任务上的泛化。
- 采用「专家 workflow blueprint → 资源检索 → workspace profiling → 任务+验证器生成」流水线，把专家经验变成可复用模板，批量产出带隐藏解法和双验证器的训练样本。
- 用 workspace 可观察事实锚定任务规格与验证标准，避免 LLM judge 产生无依据的评分要求；轨迹筛选时混合 programmatic + semantic 分数，优于单一验证。
- 数据量和交互轮数均呈现 scaling 收益：优先收集长轨迹（41-60 轮 > 0-20 轮），训练序列长度放至 256K 并保留每轮 assistant loss；训练与评测 harness 对齐可带来额外提升。