AgentCPM-Explore ： 清华联合面壁智能开源的智能体模型

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主要介绍

AgentCPM-Explore 是由清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 4B 参数智能体模型。该模型专为端侧部署设计，突破传统小模型在长程任务中的性能限制，在 GAIA、HLE、BrowserComp 等 8 项主流智能体评测基准上达到同尺寸模型 SOTA（State of the Art）水平，甚至超越 8B 级模型，比肩部分 30B 级以上及闭源大模型（如 OpenAI-o3、Claude-4.5-Sonnet）。其核心目标是通过轻量化设计实现高效推理，推动大模型在资源受限设备上的落地应用。

功能特点

1. 端侧部署能力：仅 4B 参数，支持在手机、嵌入式设备等端侧运行。
2. 长程任务处理：可稳定执行超 100 轮连贯、无重复的环境交互，持续推进复杂任务直至闭环。
3. 类人探索特质：具备质疑精神、实证意识、灵活应变与目标导向能力（如主动核查数据、调整搜索策略）。
4. 全流程开源：同步开放模型权重、强化学习训练框架（AgentRL）、工具调度平台（AgentDock）及评测系统（AgentToLeaP）。
5. 多语言支持：覆盖中英文等主流语言，适配全球化场景。

优缺点

• 优点：
  • 轻量化高效率：以极低参数量实现高性能，降低部署成本。
  • 强泛化能力：在多任务、多场景中表现稳定，避免过拟合。
  • 开源生态完善：提供完整训练与部署工具链，支持社区快速迭代。
• 缺点：
  • 复杂任务极限：面对极端复杂任务时，性能仍弱于千亿级模型。
  • 工具依赖性：需依赖外部工具（如搜索引擎、数据库）完成部分推理。

如何使用

1. 准备环境：部署支持 CUDA 的 GPU 设备（如单卡 H100），安装 Linux 操作系统及 Python 3.10+。
2. 下载资源：从项目地址获取模型权重、工具调度平台（AgentDock）及评测系统（AgentToLeaP）。
3. 配置任务：通过可视化界面或配置文件定义任务指令（如“规划一条人少的徒步路线”）。
4. 运行推理：启动 AgentDock 调度工具，模型自动调用外部 API（如地图服务）完成推理并输出结果。
5. 评估优化：使用 AgentToLeaP 对结果进行一键式评测，根据反馈调整任务参数。

框架技术原理

AgentCPM-Explore 的技术架构分为三层：

1. 基座模型：基于 Qwen3-4B-Thinking 初始化，通过参数融合技术平衡通用与专业能力，避免过拟合。
2. 强化学习框架（AgentRL）：采用全异步训练流水线，支持采样与训练同卡并行，提升硬件利用率；通过奖励信号去噪技术修正长链路中的负面反馈，保护模型训练稳定性。
3. 工具调度平台（AgentDock）：统一管理 16 个 MCP 服务及百余种工具，支持高并发调用（100+QPS）与动态路由，确保长程任务持续运行。

创新点

1. 小模型大能力：首次在 4B 参数下实现 GAIA 任务 95% 以上准确率，重新定义轻量化模型性能天花板。
2. 主动探索机制：模型具备质疑、求真、变通与执着特质，如主动核查数据完整性、切换搜索策略。
3. 全流程开源生态：从训练到部署的全链路开源，降低社区复现与扩展门槛。
4. 硬件效率优化：通过全异步训推同卡技术，极致压榨 GPU 性能，支持 128K+ 长文本训练。

评估标准

1. 准确率：在 GAIA、Xbench-DeepResearch 等基准上的任务完成率（如 GAIA 达 63.90%）。
2. 推理效率：单轮推理延迟及多轮交互稳定性（如 100 轮无重复交互）。
3. 工具调用精准度：外部 API 调用的成功率与结果相关性。
4. 泛化能力：在未知场景（如新语言、新任务）中的适应速度。
5. 硬件利用率：GPU 显存占用与算力利用率（如支持单卡 H100 运行）。

应用领域

1. 端侧智能助手：部署于手机、车载系统，实现实时语音交互与任务规划。
2. 个性化推荐：根据用户历史行为主动推荐内容（如旅游路线、学习资源）。
3. 复杂信息检索：从海量数据中筛选关键信息（如学术文献、市场报告）。
4. 工业自动化：在边缘计算节点监控设备状态并自主决策（如故障预警、参数调整）。
5. 教育领域：生成虚拟教师语音，支持个性化教学与答疑。

项目地址

• GitHub：https://github.com/OpenBMB/AgentCPM
• Hugging Face：https://huggingface.co/openbmb/AgentCPM-Explore
• ModelScope：https://modelscope.cn/models/OpenBMB/AgentCPM-Explore