Grug-think هي مجموعة بيانات مبسطة لاستنتاج الوكلاء، مصممة لتحسين كفاءة استنتاج الوكلاء قبل استدعاء الأدوات. وتهدف إلى تقليل استهلاك رموز استنتاج الوكلاء مع الحفاظ على دقة التفاعلات الخارجية وتنسيقات استدعاء الأدوات. تحتوي هذه المجموعة من البيانات على 100,891 مسار تنفيذ حقيقي لوكلاء من خمس مجموعات بيانات مفتوحة كبيرة، تغطي 45% من مهام الوكلاء الأذكياء القائمة على التعليمات البرمجية و55% من استدعاءات أدوات واجهة برمجة التطبيقات العامة. وقد تم حذف استدعاءات الأدوات عمدًا في بعض العينات لتدريب قدرات النموذج على إصدار الأحكام الذاتية. تحتفظ مجموعة البيانات ببنية الرسالة الأصلية كاملةً، وتعريفات الأدوات، ومحتوى استدعاءات الأدوات، مع إعادة كتابة جزء الاستدلال فقط. يُدرج نص استدلال موجز للغاية قبل كل عبارة استجابة، مما ينتج عنه متوسط 11 كلمة فقط لنص الاستدلال المُحسَّن.

تكوين مجموعة البيانات:

• glaive-function-calling-v2: ما يقرب من 40800 حوار استدعاء أداة API الأساسية.
• hermes-function-calling-v1: ما يقرب من 6200 حوار استخدام أداة متعددة الأدوار.
• ToolACE: ما يقرب من 8900 استدعاء API لأدوات متعددة.
• مسارات SWE-smith (الأداة والنقرات): ما يقرب من 30000 مسار لعامل تصحيح الأخطاء البرمجية في العالم الحقيقي.
• مسارات وكلاء Nebius SWE: حوالي 15000، يقوم الكود بإصلاح مسارات الوكلاء.

حقول البيانات:

• المعرّف: معرّف فريد للعينة
• المصدر: مُعرِّف مصدر البيانات
• الأدوات: قائمة بتعريفات الأدوات المتاحة
• الرسالة: سلسلة كاملة من رسائل الحوار، كل رسالة منظمة وفقًا لهيكل الدور والمحتوى و استدعاءات الأدوات.