GPT
A

AgentWorldModel-1K

קוד פתוח

Snowflakecc-by-4.02026-02-06

  • agent
  • tool-use
  • reinforcement-learning
  • mcp
  • synthetic

המאגר מרכז 1,000 סביבות סינתטיות שלמות להרצה, הכוללות בסיסי נתונים וחיבור MCP. הוא מיועד למי שרוצה לאמן סוכנים בלמידת חיזוק על שימוש בכלים בלי להקים שרתים ידנית.

  • 828הורדות בחודש
  • 71לייקים

מה זה

הנתונים מחולקים לעשרה קבצי jsonl שמגדירים יחד עולמות ריצה שלמים. כל אחת מ־1,000 הסביבות כוללת תיאור תרחיש, מפרטי API, קוד סביבה מבוסס FastAPI ו־MCP, הגדרות סכמה של SQLite ונתונים התחלתיים לאכלוס הטבלאות. בנוסף ישנם עשרה תרחישי משתמש לכל סביבה, שמתפקדים כדרישות פונקציונליות לביצוע.

התוכן כולו סונתז באופן אוטומטי באמצעות צינור הנתונים שפיתחו החוקרים, ללא איסוף של שרתי פרודקשן אמיתיים. לצד קוד הסביבות, המאגר כולל 10,000 קטעי בדיקה ואימות בשני קבצים נפרדים, אחד עבור שופט מבוסס קוד טהור שבודק שינויים בבסיס הנתונים, והשני עבור שופט שמשלב קוד עם מודל שפה כדי להפיק אותות תגמול.

מתאים ל

  • אימון סוכנים בלמידת חיזוק

    קוד האימות ובסיסי הנתונים מאפשרים להפיק אותות תגמול אוטומטיים לפי שינויי המצב של המערכת.

  • הערכת ביצועי מודלים ב־MCP

    הרצת סוכנים מול 1,000 ממשקי API בתקן MCP כדי למדוד הצלחה בפתרון משימות מרובות שלבים.

  • סימולציית שאילתות SQL

    בדיקת יכולת המודל לתפעל סכמות SQLite ונתונים ראשוניים במגוון רחב של תרחישים עסקיים.

איפה זה נופל

כל הסביבות והמשימות במאגר הן סינתטיות לחלוטין, ולכן הן עלולות לפספס מקרי קצה, שגיאות רשת ובעיות אותנטיות שקורות רק מול מערכות ייצור אמיתיות. השפה הבלעדית כאן היא אנגלית, כך שאין שום ייצוג לעברית בממשקים או בטקסטים של המשימות. בנוסף, קוד האימות בודק רק שינויי מצב מוגדרים מראש ב־SQLite, כך שפעולות מורכבות שלא משאירות עקבות ישירים בבסיס הנתונים יישארו ללא משוב אמין.

שאלות
נפוצות

האם מותר להשתמש במאגר לפיתוח מוצר מסחרי?

כן, הרישיון המדווח הוא cc-by-4.0 שמתיר שימוש מסחרי מלא. התנאי היחיד הוא מתן קרדיט הולם לצוות הפיתוח וציון השינויים שביצעתם בקבצים. אין מניעה למכור שירות או מודל שאומן על הנתונים הללו.

האם יש במאגר תמיכה בעברית?

לא, המאגר מסומן וכולל תוכן באנגלית בלבד. התרחישים, המשימות והממשקים נכתבו כולם באנגלית ולא כוללים טקסט מקומי. אם המטרה היא להעריך סוכנים בשפה העברית, תצטרכו לתרגם את המשימות והסכמות בעצמכם.

איך הנתונים נאספו והורכבו?

הנתונים לא נאספו משרתים קיימים אלא סונתזו כולם באמצעות צינור ייעודי שפיתחו החוקרים. הצינור מייצר תיאור תרחיש, מתווה עשר משימות, בונה סכמת SQLite ונתוני דוגמה, ומקים שכבת ממשק מבוססת FastAPI וקוד אימות. מדובר בסביבות סינתטיות מקצה לקצה שנועדו להרצה עצמאית.

מה ההבדל בין קבצי האימות השונים במאגר?

הקובץ gen_verifier מכיל עשרת אלפים בדיקות שמיועדות לשופט שמערב מודל שפה עם בדיקות קוד כדי לקבוע הצלחה. לעומתו, הקובץ gen_verifier.pure_code מכיל בדיקות שרצות כקוד טהור מול בסיס הנתונים ללא צורך במודל נוסף. החלוקה הזו מאפשרת לכם לבחור אם לחסוך קריאות למודל בזמן אימון למידת החיזוק.

איך טוענים

הטעינה נעשית ישירות מתוך Hugging Face בפורמט jsonl, ללא צורך באישור גישה או במילוי טפסים. המאגר פתוח להורדה מיידית ומכיל עשרה קבצים שונים, כך שניתן למשוך רק את החלקים הנחוצים לכם. קבצי המפתח הם gen_envs עבור קוד השרתים, gen_db ו־gen_sample לבניית בסיס הנתונים, וקבצי gen_verifier שקריטיים לחישוב התגמול בלמידת חיזוק.

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("Snowflake/AgentWorldModel-1K")

הרישיון

המאגר מופץ תחת רישיון cc-by-4.0. הרישיון מתיר שימוש מסחרי, שינוי של הנתונים והפצה מחודשת, בתנאי שניתן קרדיט מלא ליוצרים המקוריים ומצוין אם נעשו שינויים. אין דרישה לשתף תוצרי המשך תחת אותו רישיון, ומודל שאומן על הסביבות הללו אינו כפוף להגבלות שיתוף מיוחדות.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • חובת ייחוס

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗