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Qoder 上线“Qwen-Coder-Qoder”模型,针对真实软件场景打造

Qoder 是阿里推出的 Agentic 编程平台 ,定位是“面向真实软件开发的智能体编程平台”,近日宣布上线首个定制模型 Qwen-Coder-Qoder。 据介绍,Qwen-Coder-Qoder 模型基于 Qwen-Coder 基座,并紧贴 Qoder 的 Agent 框架、工具与场景进行了大规模强化学习训练。在面向真实软件工程任务的评测集 Qoder Bench 上,Qwen-Coder-Qoder 的任务解决率超过了 Cursor Composer-1,尤其在 Windows 系统下的终端命令准确率方面,领先幅度达到 50%。 Qoder团队构建了一套"模型即Agent,Agent即产品,产品增强模型"的智能进化体系: 模型即 Agent:将Qoder Agent所需的各种能力,如遵循工程规范、高效规划任务、理解代码图谱等,直接训练到Qwen-Coder-Qoder中,让模型直接驱动Agent执行任务。 Agent 即产品:在Qoder中,Agent是产品的核心,一切功能都围绕Qo...

字节开源面向 Agent 的上下文数据库:OpenViking

字节火山引擎正式开源OpenViking,专为 AI Agent 设计的上下文数据库,旨在为 Agent 定义一套极简的上下文交互范式,让开发者彻底告别上下文管理的烦恼。 Agent 开发面临的挑战 在 AI 时代,数据易得,但高质量的上下文却难求。构建 AI Agent 时,开发者经常遇到这些挑战: 上下文碎片化:记忆在代码里,资源在向量库,技能散落各处,难以统一管理 所需上下文猛增:Agent 的长程任务在每次执行时都会产出上下文,简单的截断或压缩会导致信息损失 检索效果不佳:传统 RAG 是平铺式存储,缺乏全局视野,难以理解信息的完整语境 上下文不可观测:传统 RAG 隐式的检索链路如同黑箱,出错时难以调试 记忆迭代有限:目前记忆只是用户记忆的记录,缺乏 Agent 相关的任务记忆 OpenViking 解决方案 OpenViking 是一个开源的、专为 AI Agent 设计的上下文数据库,旨在为 Agent 定义一套极简的上下文交互范式,让开发者彻底告别上下文管理的烦恼。OpenViking 摒弃了传统 RAG 的碎片化向量存储模...

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