NexForge: Scaling Agent Capabilities through Requirement-Driven Task Synthesis for LLMs
NexForge：通过需求驱动任务合成扩展 LLM 智能体能力
🧭 需求驱动的 Agent 训练数据合成
East China Normal University · Fudan University · Shanghai Qiji Zhifeng Co., Ltd
提出需求驱动的任务合成框架 NexForge，自动生成多样化可执行 agent 训练数据，显著提升 LLM agent 性能
📌 工作参考价值（4 点）
- 借鉴需求驱动思想，根据业务能力需求（如“自动处理退换货”“批量更新商品库存”）自动生成多样化的终端/办公任务，用于微调内部 Agent 模型，降低人工构造成本
- 采用分布感知编译（基于真实需求日志构建情景和任务概况），使训练数据分布更贴近线上实际，减少偏差，可应用于电商搜索广告 Agent 的训练数据生成
- 框架不依赖领域特定基建，可快速跨场景迁移，例如从终端操作扩展到电商后台、广告投放工具等新工具领域，降低工程门槛
- 利用合成的高质量专家轨迹进行 SFT，验证了数据规模和多样性对提升 Agent 任务成功率的重要性，启示我们可通过自动化管线持续扩展 Agent 能力边界