NexForge：通过需求优先合成扩展可执行 Agent 任务

针对现有方法受限于预定义工具导致数据扩展困难的问题，本文提出 NexForge，一种“需求优先”的框架，将自由形式的能力需求编译为可执行的 Agent 训练数据。该方法通过基于研究的需求发现识别真实场景，自动构建任务所需的文件、依赖及运行环境，并收集教师轨迹进行蒸馏。利用该流程生成的数据显著提升了模型在终端操作和办公任务上的表现，超越了多个前沿专有系统，实现了开源模型的最先进性能。