无环境依赖的 API 调用智能体合成数据生成

苹果提出一种无需真实环境的合成数据生成方法，用于训练 API 调用型 LLM 智能体，解决传统方法依赖完整后端环境的扩展瓶颈。

• 传统上，训练 API 调用智能体需要大量高质量轨迹数据，但收集这些数据通常需要完全实现的执行环境、可执行 API 和预填充的后端数据库，这成为扩展的主要瓶颈。
• 新方法仅需 API 规范，利用 LLM 作为即时数字世界模型，生成模拟智能体与有状态环境交互的轨迹。
• 该方法无需真实环境即可生成多样化、可扩展的训练数据，大幅降低数据收集成本。
• 影响/看点：该技术可能加速 API 调用智能体的开发，使更多开发者无需复杂后端即可训练高效智能体，推动智能体应用的普及。

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