EFFLORA JOURNAL
深入理解 Agent 数据
写给前沿模型与 Agent 团队的技术指南
Coding · 长程任务 · 执行轨迹 · RL 环境
仓库级 Coding 任务应该交付什么
从仓库快照到补丁复验 拆解仓库级 Coding 任务的数据结构 环境依赖与交付检查
阅读指南长程 Agent 任务应该如何设计
围绕阶段依赖 检查点与恢复路径设计长程任务 区分超时预算 实际耗时和专家工作量
阅读指南Agent 轨迹 Schema 如何保留任务证据
用清晰的字段关系连接任务 执行 工具调用 观察 产物与验收结论 并说明缺失数据的处理方式
阅读指南什么样的 RL 任务环境才算可重置
明确文件 数据库 服务与外部状态的重置边界 检查每次任务是否从等价初始条件开始
阅读指南代码语料 Coding 任务与 Agent 轨迹如何选择
从学习信号与验收证据出发 比较代码语料 可执行 Coding 任务和 Agent 轨迹三种交付形式
阅读指南专家示范数据应该如何审核
从任务范围 可观察决策 审核一致性与证据记录出发 判断专家示范是否适合模型训练
阅读指南截图生成代码应该如何验收
把视觉一致性 交互行为与持久化状态分开检查 建立可执行的 Visual Coding 验收方案
阅读指南GUI Agent 数据如何对齐观察 动作与结果
围绕截图时序 操作坐标 应用状态与缺失观察 检查计算机操作轨迹是否可以理解与复验
阅读指南网络安全 Agent 任务数据如何定义边界
明确授权范围 初始状态 过程证据与防御验收条件 将安全工作流组织成可检查的 Agent 任务数据
阅读指南Agent 训练数据试采应该如何验收
从能力需求 抽样矩阵 复现检查与判定标准出发 设计试采流程 分别评估数据交付质量和模型效果
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