通过技能图谱实现可扩展的终端任务合成

终端智能体在自主命令行执行方面潜力巨大，但受限于高质量执行轨迹的稀缺。现有方法虽能合成大量任务，却难以控制训练过程中智能体所经历的执行轨迹多样性。本文提出 SkillSynth，一种基于场景中介技能图谱的自动化终端任务合成框架。该框架构建大规模技能图谱，以场景为中间节点连接多样命令行技能，并通过采样图谱路径抽象真实工作流，利用多智能体系统实例化为可执行任务。实验表明，该方法有效提升了任务轨迹的多样性，并已成功用于训练 Hy3 Preview 模型，增强了其终端环境下的智能体能力。