Cognitive Kernel-Pro：深層研究エージェントおよびエージェント基盤モデル訓練のためのフレームワーク

汎用人工知能エージェント（General AI Agents）は、複雑な推論、ウェブ連携、コーディング、自律的リサーチといった能力を可能にする次世代人工知能の基盤的枠組みとして、ますます注目を集めています。しかし、現行のエージェントシステムは、閉鎖型のものや多数の有料APIおよび独自ツールに強く依存しているため、研究コミュニティにおけるアクセス性と再現可能性が制限されています。本研究では、高度なAIエージェントの開発と評価を民主化することを目的として、完全にオープンソースかつ（可能な限り）無料のマルチモジュール型エージェントフレームワーク「Cognitive Kernel-Pro」を提案します。Cognitive Kernel-Proにおいては、エージェント基盤モデル（Agent Foundation Models）向けの高品質な学習データの収集に体系的に取り組み、ウェブ、ファイル、コード、一般的推論の4つの主要領域において、クエリ、遷移（trajectory）、検証可能な回答の構築に焦点を当てます。さらに、エージェントのテスト時における自己反省（test-time reflection）および投票メカニズムといった新規戦略を検討し、エージェントの耐障害性と性能を向上させることを目指します。本フレームワークはGAIAベンチマーク上で評価され、オープンソースかつ無料のエージェントの中でも最先端の性能を達成しました。特に、80億パラメータのオープンソースモデルは、従来のトップクラスシステムであるWebDancerやWebSailorを上回り、アクセス性と高機能性を両立するAIエージェントの新たな性能基準を確立しました。コードは以下のURLから公開されています：https://github.com/Tencent/CognitiveKernel-Pro