Claude Fable 5 Agent Traces ist ein Datensatz von Agententrajektorien, der auf Basis des Claude Fable 5-Modells generiert wurde. Er dient der Bereitstellung validierter, realer Agententrajektoriendaten für das Befolgen von Anweisungen, den Aufruf von Werkzeugen und das überwachte Feinabstimmen (Supervised Fine-Tuning, SFT) von codierten Agenten. Dieser Datensatz enthält 2.380 reale Gesprächsverläufe und 12.490 Trainingsbeispiele. Jeder Verlauf dokumentiert den gesamten kausalen Erkundungsprozess des Agenten, die Parameter der Werkzeugaufrufe, die Ausführungsergebnisse, das Fehlerkorrekturverhalten und die abschließende Antwort. Die Beispielaufgaben umfassen die Befolgung von Anweisungen, den Aufruf von Werkzeugen, die Codeerstellung und das Debuggen. Die Daten wurden einer Laufzeitnormalisierung unterzogen, wobei Laufzeit-Pipeline-Code, UI-Elemente, Steuersequenzen und ausführliche Erfolgsausgaben entfernt wurden, während der kausale Kontext erhalten blieb.

Zusammensetzung des Datensatzes:

• Toolaufruf: Enthält 694 Trajektorien und 1.774 Zeilen Trainingsdaten.
• Die Anweisungen lauten wie folgt: Enthält 559 Trajektorien und 1.436 Zeilen Trainingsdaten.
• Gebäude: Enthält 312 Trajektorien und 1.699 Zeilen Trainingsdaten.
• Debugging: Enthält 280 Trajektorien und 1.424 Zeilen Trainingsdaten.
• Projekt & Integration: Enthält 199 Trajektorien und 1.674 Zeilen Trainingsdaten.
• Klarstellung: Enthält 101 Trajektorien und 187 Zeilen Trainingsdaten.
• Feature-Entwicklung: Umfasst 81 Trajektorien und 600 Zeilen Trainingsdaten.
• Fehlerbehebung: Enthält 75 Trajektorien und 250 Zeilen Trainingsdaten.
• Seed-Erstellung: Enthält 49 Trajektorien und 3.272 Zeilen Trainingsdaten.
• Refactoring & Performance: Enthält 21 Trajektorien und 112 Zeilen Trainingsdaten.
• VMware Cloud Foundation 9.1: Enthält 5 Spuren und 37 Zeilen Trainingsdaten.
• Sicherheit: Enthält 3 Trajektorien und 12 Zeilen Trainingsdaten.
• Nicht kategorisiert: Enthält 1 Trajektorie und 12 Zeilen Trainingsdaten.

Datenfelder:

• Aufgabe: Eindeutige Kennung für die Aufgabe
• lang: Datensprache oder primäre Programmiersprache
• Kategorie: Detaillierte Aufgabenkategorie
• Aufteilung: Datensatzklassifizierung, bestehend aus einem Trainingsdatensatz (train) und einem Validierungsdatensatz (val).
• assistant_step: Die Runde, in der der Agent antwortet, beginnend mit 1.
• assistant_steps: Die Gesamtzahl der Runden von Agentenreaktionen in der Quelltrajektorie.
• target_message_index: Der Index der Nachricht des letzten Agenten.
• n_messages: Die Gesamtzahl der Nachrichten bis zur Zielnachricht.
• Nachrichten: Der kumulierte Dialogkontext bis zur Zielnachricht

Zitat

Wenn Sie diesen Datensatz in Ihrer Forschung verwenden, geben Sie bitte die Quelle an: Claude Fable 5 Agent Traces — https://huggingface.co/datasets/greghavens/fable-5-coding-and-debugging-traces