SKT 用验证过的合成轨迹训练智能体更好用技能
Shanghai-AI-Laboratory · hf · 2026-08-04
- SKT 是一套面向 agent 的可验证合成数据流水线，目标是训练模型更好地识别、调用和协调 skills。
- 它会从大规模 agent skills 中构造任务和可执行轨迹，再通过规则验证、agent 验证和反馈式修复，只保留真正成功且确实用上所需 skill 的轨迹。
- 基于 2,000 个公开 skills，SKT 生成了 4,000 个 task packages 和 27,164 条验证过的轨迹。
- 论文还发布了一个留出测试集 SkillEval，专门评估 skill-use 能力。
- 实验表明：对 SKT 轨迹做监督微调后，多个模型、多个 benchmark 和多个 agent harness 下的 skill-use 表现都能稳定提升，而且收益依赖高质量监督，并会随着 skill 覆盖面扩大而继续增长。
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