任务与训练环境
从真实业务中构建 Agent 能够尝试和学习的任务。当前以中国工商企业信息为切入点，研究数据边界、任务定义和评测方法，向复杂业务流的训练环境推进。
如何把真实世界的复杂工作，变成 Agent 能够尝试、学习和被比较的任务？
这一方向由铭察企业调查项目演化而来。实际调查中的信息并不同时出现，也不总能直接关联。我们据此研究任务的输入条件、时间边界和答案要求，让评测反映 Agent 在这些条件下完成工作的能力。
从真实问题定义任务。
将企业信息研究中的问题、数据和工作过程组织为清晰的任务，研究什么样的输入和反馈能够反映实际能力。
把时间与数据边界带进评测。
关注信息在何时可获得、来源之间如何关联，以及答案依赖哪些条件，让评测建立在明确的数据边界上。
向可交互环境推进。
在离线任务与评测方法的基础上，探索工具交互、分步反馈与训练环境，让 Agent 能够在行动中学习复杂工作。