Prime Intellect veröffentlicht Open-Source eine sich selbst weiterentwickelnde Agenten-Umgebung, erzeugt 8.000+ Tools und steigert die Genauigkeit bei der Tool-Nutzung auf 52,3%

Laut Beating hat Prime Intellect sein General-Agent-Framework open-sourced: eine selbst-evolvierende Agent-Trainingsumgebung, die Dual-Player-Mechaniken zur Generierung von Aufgaben nutzt. Das System hat automatisch 4.504 Aufgaben und über 8.000 einzigartige Tools generiert, indem es zwischen einem Task-Synthesizer und einem Solver wechselte und Herausforderungen in fünf Schwierigkeitsstufen einordnete – mithilfe von neun Strategien, darunter Constraint-Bedingungen, verrauschte Instruktionen und Cross-Entity-Kopplung.

In Tests verbesserte das Fine-Tuning eines Modells mit 30B Parametern auf 4.400+ Trajektorien aus der Umgebung die Tool-Calling-Genauigkeit auf dem BFCL-Benchmark von 18,9% auf 52,3%. Das zeigt die Fähigkeit des Frameworks, semantisch verifiziertes Trainingsmaterial zu erzeugen, ohne auf manuell annotierte statische Datensätze angewiesen zu sein.