首頁快手 KwaiKAT 推出 KAT-Coder-Pro V2.5，這是國內首個適用於端到端專案的代理式編碼模型
今日，KwaiKAT 團隊正式推出其旗艦級「Agentic 編碼」模型——KAT-Coder-Pro V2.5。此新版本在三大關鍵面向進行了系統性升級：長期工程能力、通用 Agentic 能力，以及大規模 Agentic 強化學習系統。 其目標是從簡單的程式碼補全，進化為能夠獨立處理完整軟體工程任務及複雜業務工作流程的人工智慧代理。
在長期工程能力方面，團隊建置了自訂的 AutoBuilder 自動化管線。這將建立可執行儲存庫環境的成功率，從業界平均約 16.5% 提升至 57.2%，涵蓋 12 種程式語言及超過 100,000 個經驗證的真實儲存庫環境。 此外，高價值的失敗軌跡會被回收為訓練資料，使模型能夠掌握跨檔案定位、遵循專案規範，以及自我除錯測試。
針對通用的代理能力，KwaiKAT 開發了 KwaiClawEnv 系統——一個可動態擴展的工具池。該系統從真實的商業任務中衍生出眾多複雜的工作流程，並透過雙重過濾機制保留高品質的訓練軌跡。 該系統涵蓋資料分析、跨系統整合及批次文件處理等情境，支援超過 10 個步驟的任務執行。
在訓練方面，團隊摒棄了純監督式微調，轉而採用大規模代理式強化學習。他們運用「Harness Scaling」技術在多個主流代理框架上進行訓練，避免因單一互動格式而導致過擬合。 為解決長期任務中的權重分配問題，系統引入了非對稱 PPO 架構。同時設計了分層獎勵機制（核心任務結果 + 行為規範約束 + 失敗探索激勵），以平衡有效性與穩健性。 該模型還採用 MOPD 多教師線上策略蒸餾技術，整合了五種專家模型的能力：長期工程、通用代理、終端使用、前端美學以及通用知識。因此，單一模型現可處理多種情境——撰寫程式碼、執行工作流程以及生成前端頁面——而無需切換。
官方評估數據顯示：在程式碼工程方面，SWE-Bench Pro 得分為 65.2，內部 KAT Code Bench 得分為 53.1，可直接處理完整的 Issues，無需手動分解。 在 Agentic 任務方面，PinchBench 分數為 94.2，內部 KAT Claw Bench 分數為 85.5，展現出卓越的全流程穩定性。
KAT-Coder-Pro V2.5 現已於 StreamLake 平台（streamlake.com）全面上線。該平台開放 API 申請與技術文件查閱，團隊亦已發布技術報告及開發者交流群組。
網址：https://streamlake.com/product/kat-coder
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