Macaron-V1 是一个面向体验式智能的开放智能体模型家族，支持从真实环境中学习并在部署后持续学习。该系统聚焦于两个目标：通过递归优化模型-环境对实现自适应，以及借助 Mixture-of-LoRA (MoL) 架构在每次用户交互中选择专用 LoRA 适配器以实现协作。

  • 旗舰版 Macaron-V1-Venti 结合了一个 744B GLM-5.2 基座模型与四个用于聊天、智能体、编码和 GenUI 的 LoRA。
  • Macaron-V1-Tall 采用基于 Qwen3.6 的 50B 模型，适用于本地部署并沿用相同的 MoL 设计。
  • 该算法整合了模型-环境协同设计、递归自我改进以及 MindForge 智能体强化学习框架。
  • 基础设施包括 MinT 后训练平台和 LongStraw 长上下文强化学习方法。

报告在个人智能、GenUI 和通用能力基准上验证了该系统，但持续学习带来的累积增益仍是未解之谜。