Qwen-AgentWorld — это репозиторий на GitHub, представляющий языковые мировые модели, предназначенные для обобщённых агентов. Проект направлен на то, чтобы обеспечить агентам более широкое и реалистичное понимание мира за счёт языковых моделей.
Qwen представил модель Qwen-AgentWorld-35B-A3B, MoE на 35 миллиардов параметров, при этом у неё около 3 миллиардов активных параметров на токен. Модель обучена на имитации ответов от MCP, терминала, программирования, Android, веб-интерфейсов и графических интерфейсов операционных систем путем предсказания следующих наблюдений после действий агента, что позволяет эффективно обучать агентов и имитировать среду без выполнения реальных инструментов.
Новое исследование разбивает память агента на четыре основных модуля и оценивает 12 систем по пяти бенчмаркам. Оно показывает, что ни одна архитектура не доминирует, производительность зависит от соответствия с узкими местами в задачах, и выявляет, что локальная поддержка более экономична, чем глобальная перестройка.
Агенты в электронной коммерции сталкиваются с дефицитом надежной информации о продуктах, а не с проблемой соответствия продуктов. Предлагаемая модель микро-транзакций позволяет агентам платить дробные центы за доступ к проверенным данным, таким как истории обслуживания и отчеты о тестах, с определением цен и доверия через репутацию. Эта система приоритизирует реальную продукт-качество и получение информации в реальном времени, а не гладкость чат-ботов.
SHERLOC представляет тренировку-бесплатную систему, которая объединяет логический LLM с компактными инструментами репозитория и самореконструкцией. Она достигает наилучшей точности и полноты локализации на SWE-Bench, повышая показатель восстановления агентов на 5,95 процентных пунктов, одновременно снижая использование локализации и общего количества токенов на 36,7% и 23,1% соответственно.
Metis вводит иерархическую двойную память, сочетающую память текста и память кода, чтобы улучшить самоэволюционные агенты. Она организует опыт в виде планов выполнения, фактов и ошибок, и кристаллизует повторно используемые планы в проверенные инструменты только при обосновании. На AppWorld Metis достигает на 20,6% большей точности выполнения задач и на 22,8% меньших затрат на выполнение по сравнению с ReAct, при лучшем общем балансе по точности, эффективности и затратам памяти.
MedBench v5 представляет динамический, процесс-ориентированный бенчмарк для клинических модальных моделей, включающий клиническую когнитивную реактивность и атомарные навыки по 63 задачам. В нем предусмотрены стресс-факторы для анализа деградации и мониторинга распространения галлюцинаций через пять узлов рассуждения, что показывает, что высокая производительность по задачам не гарантирует стабильность процесса.
Agon — это автономная система исследований, которая использует экономику запросов для проверки проверяемых утверждений в рабочих процессах, оставляя оценку людям-исследователям. Система работает в течение 444 итераций с минимальным количеством запросов и без кода, написанного человеком, и выявляет топологию сбоев по степени серьёзности, возможность исправления, видимости и месту расположения функциональности. Система демонстрирует масштабируемость и продвигает исследование к парадигме, в которой машины управляют масштабом, а люди — руководят оценкой.
Диалог к открытию (D2D) — это атрибутно-ориентированный фреймворк, который улучшает поисковые запросы в продуктах за счёт динамического направления взаимодействия пользователя. Он адаптирует приоритеты запросов и время рекомендаций, достигая на 22,2–29,9% более высокой точности нахождения целей, на 6,6–16,1% меньшего отказа и на 27,5% короче диалога по сравнению с существующими методами, при этом пользовательские исследования подтверждают улучшение удовлетворённости и эффективности.
Кадр EDV вводит парадигму Execute-Distill-Verify для преодоления тупика самоподтверждения в агентах на основе больших языковых моделей. Используя несколько агентов для изучения задач, третий агент для извлечения опыта и этап проверки на основе консенсуса, EDV гарантирует, что только точные опыты сохраняются в памяти. Оценка на tau2-bench, Mind2Web и MMTB показывает, что EDV превосходит сильные базовые модели, что демонстрирует его эффективность в обеспечении устойчивого саморазвития агентов.
Agora представляет бенчмарк с 362 вопросами и 9664 официальных рабочих документов, в сумме составляющих 372 млн токенов, превышающих контекстную длину любого модели. Он оценивает способность агентов осознанно изучать документы, устранять противоречия и проводить рассуждения в разных областях, показывая, что даже самые продвинутые модели достигают лишь 59,4% точности.
NatureBench представляет бенчмарк из 90 задач, взятых из статей из журналов Nature, для оценки способности ИИ-агентов к достижению научных открытий. При протоколе, запрещающем использование веб-поиска, лучший модель превосходит предыдущие достижения только на 17,8% задач. Агенты в основном успешно решают задачи, переводя научные проблемы в задачи надзирания, а не через оригинальное научное изобретение.
MEMPROBE — это бенчмарк, который оценивает долгосрочную память в ИИ-агентах путем восстановления скрытого состояния пользователя из памяти агента после взаимодействия. Он проверяет 5 систем памяти в 50 имитированных пользователях с каждой из 31 измерения, и показывает, что выполнение задачи высокое даже для агентов без памяти, в то время как восстановление памяти остается умеренным и снижается при использовании метода top-k. MEMPROBE обеспечивает прямую и аудитируемую оценку сохранения памяти и предлагает восстановление как ключевую цель для будущего развития агентов.
Qwen-AgentWorld-35B-A3B и Qwen-AgentWorld-397B-A17B — это первые языковые модели мира, которые имитируют агентские среды в семи областях с помощью длинной цепи мышления. Обученные с помощью трехэтапной схемы — CPT, SFT и RL — эти модели превосходят существующие передовые модели на AgentWorldBench, критерии, полученные из реальных взаимодействий пяти моделей на девяти установленных задачах.
Новая методика сжатия передает стратегию сжатия наблюдений полных историй трансформеров в рекуррентные модели. Обучая учителя модели сжимать истории наблюдений в фиксированные размеры, метод синхронизирует память ученика с сжатием учителя. Это позволяет рекуррентным трансформерам достигать производительности, близкой к полному использованию истории наблюдений, при линейной сложности, что делает их применимыми для задач робототехники с длинными горизонтами.
Служба CrewAI 1.14.8a3 вводит единое декларативное загрузку потоков и улучшает пользовательский интерфейс при запуске команд для групп. Она объединяет команды запуска run и запуска потока crewai, добавляет поддержку декларативного CLI потока и позволяет использовать @router() как метод запуска потока с типизированными схемами выходных данных для инструментов.
FleetAgent — это облачный мультимодальный большой языковой модель, обрабатывающий компактные векторизованные сообщения от автомобиля к сети, что позволяет обеспечивать эффективное и объяснимое телеманипулирование. Он снижает объём данных вверх по каналу вплоть до 625 раз и объём памяти KV-кэша в 625 раз по сравнению с исходными изображениями или текстом, и превосходит Qwen2.5-VL-7B по показателям Lingo-Judge и вероятности сбоев при вмешательстве на наборе данных VecEval.
ARCO представляет рамку рубрики, которая позволяет осуществлять присвоение кредитов на уровне шагов для агентов на основе многошаговых ЛЛМ. Он одновременно обновляет общую модель с головками генерации и оценки, позволяя содержанию рубрики и функции оценки когенерироваться через данные на-политики, что улучшает производительность и интерпретируемость на различных тестах.
Модель социального мира разбивает социальные взаимодействия на пять измерений для обеспечения обучения в замкнутом цикле. Она позволяет открытым источникам моделей стабильно улучшаться и сохранять социальные способности, превосходя базовые модели и достигая ключевых показателей, сравнимых с закрытым Gemini 3 Flash, без потери при изменении уровня сложности.
DataClaw0 вводит агентную парадигму для активного уточнения мультимодальных данных с целью соответствия пользовательским и последующим намерениям. Оно использует двухэтапную схему с фактами-анкерами для генерации масштабного набора данных в пяти областях и достигает сильной синхронизации с помощью надзора и GRPO. Оценка на генерации видео, VQA и навигации в интерфейсе, DataClaw0 создает данные высокой информационной плотности, что позволяет эффективно адаптировать модели при минимальном объеме обучающих данных.