Вышел крупнейший датасет для обучения агентных LLM — 1.27 млн траекторий (~36 млрд токенов)

До сих пор крупномасштабное supervised fine-tuning для агентных моделей встречалось редко — не из-за нехватки данных, а из-за их разрозненности и разных форматов.

Чтобы это исправить, исследователи представили Agent Data Protocol (ADP) — единый стандарт, объединяющий данные из разных источников: кода, браузерных сессий, использования API и инструментов.

В рамках проекта они объединили 13 датасетов в общий формат ADP, сделали их совместимыми с несколькими фреймворками для агентов и получили в среднем +20% прироста качества, достигая уровня SOTA без дополнительной настройки под домен.

Работа открывает путь к единому стандарту обучения агентных моделей и масштабируемым пайплайнам.

📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2510.24702
🌐 Project: https://agentdataprotocol.com