家Kuaishou KwaiKAT、エンドツーエンドプロジェクト向け国内初のエージェント型コーディングモデル「KAT-Coder-Pro V2.5」を発表
本日、KwaiKATチームは、同社の主力製品であるエージェント型コーディングモデル「KAT-Coder-Pro V2.5」を正式にリリースしました。この新バージョンでは、長期的なエンジニアリング能力、汎用的なエージェント機能、そして大規模なエージェント型強化学習システムの3つの主要な側面において、体系的なアップグレードが施されています。 その目的は、単純なコード補完から、ソフトウェアエンジニアリングのタスクや複雑なビジネスワークフローを自律的に処理できるAIエージェントへと進化させることにあります。
長期的なエンジニアリング能力に関しては、チームはカスタム製の自動パイプライン「AutoBuilder」を構築しました。これにより、12のプログラミング言語と10万件以上の検証済み実リポジトリ環境を網羅し、実行可能なリポジトリ環境の生成成功率を業界平均の約16.5%から57.2%へと向上させました。 さらに、価値の高い失敗の軌跡はトレーニングデータとして再利用され、これによりモデルはファイル間の位置特定、プロジェクト仕様の順守、および自己デバッグテストを習得できるようになりました。
一般的なエージェント機能については、KwaiKATは動的に拡張するツールプールである「KwaiClawEnv」システムを開発しました。このシステムは、実際のビジネスタスクから数多くの複雑なワークフローを導き出し、二重フィルタリングを通じて高品質なトレーニング軌跡を保持します。 このシステムは、データ分析、システム間統合、バッチ文書処理などのシナリオを網羅し、10ステップ以上にわたるタスクの実行をサポートしています。
学習面では、チームは純粋な教師あり微調整から脱却し、大規模なエージェント型強化学習を採用しました。Harness Scalingを用いて複数の主流エージェントフレームワークにまたがって学習を行うことで、単一の対話形式への過学習を防止しました。 長期タスクにおけるクレジットの割り当てに対処するため、非対称PPOアーキテクチャが導入された。有効性と堅牢性のバランスを取るために、階層的な報酬メカニズム（コアタスクの結果＋行動規範の制約＋失敗探索のインセンティブ）が設計された。 また、このモデルではMOPD（マルチティーチャー・オンライン戦略蒸留）を採用し、長期エンジニアリング、汎用エージェント、端末利用、フロントエンドの美学、一般知識という5つのエキスパートモデルの機能を統合しています。その結果、単一のモデルで、コードの記述、ワークフローの実行、フロントエンドページの生成といった複数のシナリオを、切り替えを行うことなく処理できるようになりました。
公式の評価データによると、コードエンジニアリングにおいて、SWE-Bench Proスコアは65.2、内部のKAT Code Benchスコアは53.1であり、手動での分解なしに完全なイシューを直接処理することが可能となっています。 Agenticタスクについては、PinchBenchスコアが94.2、社内KAT Claw Benchスコアが85.5であり、全プロセスにわたる優れた安定性を示しています。
KAT-Coder-Pro V2.5は、StreamLakeプラットフォーム（streamlake.com）で全面的に利用可能になりました。APIアプリケーションや技術ドキュメントへのアクセスが可能であり、チームは技術レポートや開発者交流グループも公開しています。
URL: https://streamlake.com/product/kat-coder
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