阿里团队推 TerminalHorizon：合成数据训练终端 Agent 大幅提分
alibabagroup · hf · 2026-10-13
中科大与阿里巴巴（AMAP）团队提出 TerminalHorizon，一个面向长时程终端 Agent 的全自动数据合成引擎，并用其构建 1.5K 任务环境，对 Qwen3.5-27B 做监督微调得到 TerminalHorizon-27B。
- 动机：短轨迹无法展现 Agent 如何在探索中积累证据、据此判断、按反馈调整策略并产出最终交付物；而现有环境合成会预先替 Agent 完成关键工作，消除了本应发生的探索、实现与验证。
- 方法：从真实职业工作出发，用独立执行识别构建中被省略的关键工作并据此重建环境；在同一目标下渐进扩展任务，引入依赖先前结果、需要进一步探索的新需求。
- 结果：在覆盖编码 Agent 任务、真实生产环境 Agentic 任务与通用推理的 12 个基准上取得大幅提升；多个 RSI 案例研究（每个 12 小时研究预算）显示模型能在初始解之上继续实验、按反馈改进并保留有效改进。
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