Apple ML Research 无需真实环境即可生成 API 代理轨迹
Apple ML Research · rss · 2026-07-21
Apple ML Research 提出了一种用于训练 API-calling agents 的环境无关（environment-free）合成数据生成方法。
论文指出，想要收集高质量的 agent 轨迹，通常必须先搭好完整环境、可执行 API 和真实后端数据库，这让数据采集成为扩展训练的主要瓶颈。
他们的方法把 LLM 当作“即时数字世界模型”：只给 API 规格，也能生成模拟 agent 与有状态环境交互的轨迹。
简言之，这项工作试图在不依赖完整环境搭建的前提下，依然产出可用于训练 agent 的轨迹数据。
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