# 角色专业化多智能体合成

智能体训练数据的合成方式有了新变化：EvoSyn把学习反馈变成可修改的合成空间，让生成方向随任务智能体的弱项调整。此前的方法虽然也用环境反馈、数据校验或失败样本，但观察到的弱点并不能直接说明下一轮该生成什么，也未必能被现有合成维度表示。在τ-Bench与CAR-Bench上，以Opus 4.5为合成模型时平均任务成功率从最强合成基线的64.5%升到77.8%，首轮即达70.9%，多轮演化继续提升。

智能体训练数据的合成方式有了新变化：EvoSyn把学习反馈变成可修改的合成空间，让生成方向随任务智能体的弱项调整。此前的方法虽然也用环境反馈、数据校验或失败样本，但观察到的弱点并不能直接说明下一轮该生成什么，也未必能被现有合成维度表示。在τ-Bench与CAR-Bench上，以Opus 4.5为合成模型时平均任务成功率从最强合成基线的64.5%升到77.8%，首轮即达70.9%，多轮演化继续提升。