Команды Kimi и kvcache-ai открыли исходный код AgentENV — распределённой платформы для обучения агентного RL на масштабе Kimi K3
Moonshot AI
Команда Moonshot AI и kvcache-ai выпустили под лицензией MIT AgentENV (AENV) — распределённую систему для запуска окружений агентов, использующую микро-ВМ Firecracker. Она обеспечивает быстрое создание, паузу, возобновление и ответвление (fork) песочниц, что позволяет ускорить обучение агентного RL для модели Kimi K3 (2,8 трлн параметров, MoE). Проект поддерживает совместимость с E2B, что упрощает миграцию существующих агентов.
Команда Moonshot AI (создатель модели Kimi K3) совместно с kvcache-ai опубликовала под открытой лицензией (MIT) платформу AgentENV — распределенную систему для крупномасштабного выполнения агентных сред, используемую для обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL) их модели смеси экспертов (mixture-of-experts, MoE) Kimi K3 с 2,8 триллиона параметров. Каждая песочница представляет собой
Показать ещё ↓
Источник: MarkTechPost —
оригинал