UltraData-SFT-Agent-2609는 OpenBMB에서 공개한 에이전트 감독 미세 조정(Supervised Fine-Tuning, SFT) 데이터셋으로, 관련 논문 결과는 UltraData-SFT-Agent-2609이며, 에이전트 관련 태스크의 감독 미세 조정을 목표로 하여 모델 학습을 위한 데이터 기반을 제공합니다.

이 데이터셋은 483,661개의 에이전트 상호작용 궤적을 포함하며, 범용 에이전트, 도구 호출, 코드 에이전트, 검색 에이전트라는 네 가지 주요 방향을 다룹니다. 데이터는 지시 사항 이해, 도구 호출, 환경 상호작용부터 결과 검증, 오류 복구 및 최종 산출물 제공까지의 전체 과정을 기록합니다.

데이터셋 구성

데이터셋은 주로 다음 네 가지 부분으로 구성됩니다:

• General-Agent: 311,006개 항목, 스킬 호출, 사무 작업 및 파일 처리 등 종합적인 태스크를 포함;
• Tool-Use: 82,760개 항목, 함수 호출, 데이터베이스 조작 및 도구 사용 등 태스크를 포함;
• Code-Agent: 69,895개 항목, 소프트웨어 엔지니어링, 코드 작성, 테스트 및 오류 수정 등 태스크를 포함;
• Search-Agent: 20,000개 항목, 웹 검색, 다단계 질문 답변 및 정보 검색 등 태스크를 포함.

인용

@misc{ultradata_sft_agent_2609,
  title        = {UltraData-SFT-Agent-2609},
  author       = {MiniCPM Team},
  year         = {2026},
  publisher    = {Hugging Face},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/openbmb/UltraData-SFT-Agent-2609}}
}