GraphForge: Training Working Agents with Graph-Anchored Workspace Synthesis
GraphForge：基于图锚定工作空间合成训练工作智能体
🧭 Agent 工作智能体训练数据合成
University of Science and Technology of China · Fudan University · Shanghai Innovation Institute · Shanghai AI Laboratory
用证据图从真实文件合成可验证的工作智能体训练数据，微调后多项基准显著提升
📌 工作参考价值（4 点）
- 可用真实业务文件（商品目录、投放报表、用户日志）构建工作区，并用证据图显式编码文件间关系，确保多步任务每个要求都能追溯到具体支撑文件，避免模型编造数据，适合生成电商运营、广告投放、搜索优化等 Agent 训练集。
- 任务 rubric 与原始文件/单元格锚定，使奖励信号或拒绝采样筛样具备可审计性，降低 reward hacking 和评估噪声，可迁移到 RLHF/DPO 等 Agent 优化流程。
- SFT 后增加 rejection fine-tuning：用自身 rollout 并通过 rubric 筛选高质量候选，无需新增人工标注即可进一步提升 Agent 效果，适合业务 Agent 的快速迭代。
- 初始 rollout 可执行性检查 + revision agent 修复不可行任务，能自动清洗可能失败/不可完成的训练样本，降低坏样本对模型的影响。