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研究论文 / THE SIGNAL

DynaWeave:将静态任务合成为动态场景以训练LLM智能体

DynaWeave: Learning to Adapt through Dynamic Scenario Synthesis

重要性 5.5 AI 辅助整理

DynaWeave 用自动合成的动态事件训练智能体适应环境变化。

资讯摘要

论文提出 DynaWeave,一个自动合成框架,把现有静态任务转化为可验证的动态场景:生成与任务相关的外生事件,用有向无环图(DAG)表示事件依赖,并由执行引擎在智能体交互中触发;动态验证器只修改受实际发生事件影响的检查项。作者用该框架在36个环境中收集2,095条验证过的交互轨迹,对 Qwen3.5 模型做监督微调,并在 Gaia2、CostBench、ToolMaze 上评测。

要点速读

  1. DynaWeave 生成覆盖任务需求、环境状态和外部信息变化的外生事件,以 DAG 建模依赖并在交互中激活。
  2. 作者报告在36个环境收集2,095条验证轨迹,用于 Qwen3.5 的监督微调。
  3. 论文称在 Gaia2、CostBench、ToolMaze 上三个评测模型规模均有一致提升,CostBench 任务完成率提升67.34个百分点,ToolMaze 上超过 Gemini-3.1-Pro-Preview。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/23 08:00:11(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。

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