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XYZ AI Lab에서 개발한 오픈 웨이트 딥 서치 에이전트 제품군인 XYZ-Aquila-mini를 소개합니다. Qwen3.6-35B-A3B를 기반으로 사후 학습되었으며, 에이전트 기반 검색과 장기 계획 수립에 최적화된 사고 모델입니다.
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원문 바로가기XYZ-Aquila는 XYZ AI Lab에서 개발한 오픈 웨이트 (open-weight) 딥 서치 (Deep Search) 에이전트 제품군입니다. XYZ-Aquila-mini는 제한된 탐색 (bounded-exploration) AI4AI 파이프라인을 통해 Qwen3.6-35B-A3B로부터 사후 학습 (post-trained)되었습니다. 이 과정에서 인간은 목표 능력, 개발 증거, 제약 조건, 리스크 경계 및 수락 정책을 정의하며, AI 에이전트는 데이터, 사후 학습 (post-training), 런타임 (runtime), 컨텍스트 관리 (context management), 도구 (tools), 평가 (evaluation) 및 인프라 (infrastructure) 전반에 걸쳐 실패를 진단하고 범위가 지정된 개입 (scoped interventions)을 제안합니다.
공개된 체크포인트 (checkpoint)는 Qwen 호환 추론 (reasoning) 및 도구 호출 (tool-call) 형식을 갖춘 사고 모델 (thinking model)입니다. 이는 장기 계획 (long-horizon planning), 영어 및 중국어 웹 브라우징, 다중 소스 증거 집계 (multi-source evidence aggregation), 소스 검증 및 실패한 환경 상호작용으로부터의 복구 (recovery)를 포함한 에이전트 기반 검색 (agentic search)에 최적화되어 있습니다. 오픈 소스인 AxisAgentic 하네스 (harness)는 구체적인 검색 / 스크래핑 (scrape) / 파이썬 (python) 도구 구현, 고정된 도구 계약 (tool contract), 재생 가능한 컨텍스트 관리 (replayable context management) 및 벤치마크 평가 워크플로우를 제공합니다. 이러한 기능들은 체크포인트 단독이 아닌 주변 하네스 (harness)에 의해 제공됩니다.
추가 모델:
https://huggingface.co/XYZAILab/XYZ-Aquila-pro (397B. Qwen3.5-397B-A17B 기반)
submitted by /u/pmttyji
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