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@Yongliang Shen
Agent-R²：以真实来源数据合成扩展生产力 Agent
论文提出 Agent-R²，一个面向真实生产力工作的真实来源数据合成框架，用于缓解 Agent 后训练数据缺乏真实工作意图、真实文件环境与交付物级评估的瓶颈。该框架不依赖人工指定流程或 LLM 生成文件，而是以真实职业种子、语料库中的工作流证据和网页来源的真实文件贯穿合成流程，并从 1 万个网页语料候选中筛选扩展训练数据。
AI推荐理由 针对 Agent 完成真实生产力工作的训练数据瓶颈，提出基于真实职业种子、语料工作流证据与真实网页文件的合成框架 Agent-R²，从 1 万个网页语料候选中扩展训练数据，并以交付物级标准评估。思路对 Agent 后训练数据构建有参考价值；局限是摘要截断，未给出训练规模、下游提升幅度与评测结果。
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