ニュース

CoTrace: Data Recipes for Training Terminal Agents with Harness-Model Co-Evolution

arXiv cs.AI · 公開日 2026年10月7日 · 読了3分

30秒で要点

何が起きたか: CoTrace method improves terminal agents by matching training trajectories to the runtime harness that will execute them, advancing Qwen3.5-9B from 78 to 90 solved tasks.
なぜ重要か: Matters for engineers building autonomous agents that interact with terminals or APIs, where the execution environment affects model performance and generalization.
注意点: The approach requires careful alignment between training and evaluation harnesses; mismatched runtimes cause procedural breakdowns, limiting out-of-distribution transfer capabilities.

各ページで、技術の仕組み、コストに見合う場面、そして破綻する条件を解説しています。

1つのパターン、1つのトレードオフ、1つの本番障害事例。エージェントシステムを構築する人のための短い週刊ブリーフィング。

週1回のメール、ワンクリックで購読解除できます。アドレスはブリーフィングの送信のみに使用します。