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Kuaishou KwaiKAT stellt KAT-Coder-Pro V2.5 vor, das erste in China entwickelte agentenbasierte Codierungsmodell für End-to-End-Projekte
Heute hat das KwaiKAT-Team offiziell KAT-Coder-Pro V2.5 vorgestellt, sein Flaggschiff unter den Agentic-Coding-Modellen. Diese neue Version bietet systematische Verbesserungen in drei Schlüsselbereichen: langfristige technische Fähigkeiten, allgemeine Agentic-Fähigkeiten und ein groß angelegtes Agentic-System für verstärkendes Lernen. Ziel ist es, sich von der einfachen Code-Vervollständigung zu einem KI-Agenten weiterzuentwickeln, der komplette Software-Engineering-Aufgaben und komplexe Geschäftsabläufe eigenständig bewältigen kann.
Für die langfristigen Entwicklungsfähigkeiten hat das Team eine maßgeschneiderte automatisierte „AutoBuilder“-Pipeline entwickelt. Dadurch konnte die Erfolgsquote bei der Erstellung lauffähiger Repository-Umgebungen von einem Branchendurchschnitt von etwa 16,5 % auf 57,2 % gesteigert werden, wobei 12 Programmiersprachen und über 100.000 verifizierte reale Repository-Umgebungen abgedeckt wurden. Zudem werden wertvolle Fehlerverläufe in Trainingsdaten wiederverwertet, wodurch das Modell die dateiübergreifende Positionierung, die Einhaltung von Projektspezifikationen und selbstdebugging-Tests meistern kann.
Für allgemeine Agentic-Fähigkeiten entwickelte KwaiKAT das KwaiClawEnv-System – einen sich dynamisch erweiternden Tool-Pool. Es leitet zahlreiche komplexe Workflows aus realen Geschäftsaufgaben ab und sichert durch doppelte Filterung qualitativ hochwertige Trainingsverläufe. Das System deckt Szenarien wie Datenanalyse, systemübergreifende Integration und die Stapelverarbeitung von Dokumenten ab und unterstützt die Ausführung von Aufgaben über mehr als 10 Schritte hinweg.
Im Bereich des Trainings wandte sich das Team vom rein überwachten Fine-Tuning ab und setzte stattdessen auf groß angelegtes agentisches Verstärkungslernen. Mithilfe von „Harness Scaling“ wurde das Training über mehrere gängige Agenten-Frameworks hinweg durchgeführt, um ein Überanpassen an ein einzelnes Interaktionsformat zu verhindern. Eine asymmetrische PPO-Architektur wurde eingeführt, um die Zuordnung von Verdiensten bei langfristigen Aufgaben zu regeln. Ein hierarchischer Belohnungsmechanismus (Ergebnisse der Kernaufgabe + Einschränkungen durch Verhaltensnormen + Anreize zur Fehlererkundung) wurde entwickelt, um Effektivität und Robustheit in Einklang zu bringen. Das Modell nutzt zudem die MOPD-Online-Strategiedestillation mit mehreren Lehrern, um Fähigkeiten aus fünf Expertenmodellen zu integrieren: langfristige Entwicklung, allgemeines agentenbasiertes Lernen, Endgeräte-Nutzung, Frontend-Ästhetik und Allgemeinwissen. Dadurch kann ein einziges Modell nun mehrere Szenarien bewältigen – das Schreiben von Code, das Ausführen von Workflows und das Generieren von Frontend-Seiten –, ohne dass ein Wechsel erforderlich ist.
Offizielle Bewertungsdaten zeigen: Im Bereich Code-Engineering liegt der SWE-Bench-Pro-Wert bei 65,2 und der interne KAT-Code-Bench-Wert bei 53,1, was die direkte Bearbeitung vollständiger Issues ohne manuelle Zerlegung ermöglicht. Bei Agentic-Aufgaben liegt der PinchBench-Wert bei 94,2 und der interne KAT Claw Bench-Wert bei 85,5, was eine hervorragende Stabilität über den gesamten Prozess hinweg belegt.
KAT-Coder-Pro V2.5 ist ab sofort vollständig auf der StreamLake-Plattform (streamlake.com) verfügbar. Es steht für API-Anwendungen und den Zugriff auf die technische Dokumentation bereit, und das Team hat zudem technische Berichte sowie Entwickler-Austauschgruppen veröffentlicht.
URL: https://streamlake.com/product/kat-coder
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