IXThinker·2026-06-16 12:10

TerminalTraj真實倉庫轉終端軌跡入選頂會

一項面向終端智能體的大規模軌跡生成研究，獲國際機器學習會議選為焦點論文。該方法從真實開源代碼倉庫出發，自動構建可執行環境並採集高質量終端交互軌跡，涵蓋命令執行、錯誤處理與上下文推理等複雜行為。

真實倉庫為源

研究由多間院校與機構聯合提出，以真實的開源代碼倉庫為起點，自動構建容器化的可執行環境，再生成與環境對齊的終端任務。相比人工構造的數據，此方式令任務更貼近真實開發場景，數據分佈更具代表性。