Echoverse：让智能体在深度环境中进化，9B模型成功率飙升至67%

burny_tech · x · 2026-08-03

Echoverse 是一个用于大规模训练计算机使用智能体的深度进化环境框架。与以往短小且自包含的浅层网页克隆不同，它能将规格说明编译为具有真实状态、重置功能和数据库支持评分的有状态应用程序。

该框架的核心是一个协同进化循环：它会读取每次带评分的部署记录，既作为环境、任务和验证器修复的信号，也作为模型的训练信号。

实验结果显示，在 12 个这样的深度环境中训练的 9B 参数智能体，其在 14 个评估集上的平均成功率从 36.5% 提升至 67.1%，距离教导它的前沿大模型仅差 14 个百分点。作为对比，在浅层环境中训练反而会导致模型在实际网站上的准确率下降（从 80.0% 降至 75.0%）。这表明智能体需要具有后果反馈的深度环境，而不仅仅是看截图。

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