MagicAgent模型使用入口，荣耀 × 复旦大学AI智能体基础模型

MagicAgent是荣耀与复旦大学联合研发的端云协同智能体基础模型，提供32B密集架构与30B-A3B混合专家（MoE）架构双版本，在百亿参数档位实现顶尖性能。模型依托轻量级合成数据框架，覆盖任务拆解、工具规划、多约束调度等核心场景；采用SFT+多目标强化学习两阶段训练方案，并原创χPO算法平衡探索与利用，有效解决多任务冲突问题。

MagicAgent核心功能：

1、层次化任务分解：

支持将复杂自然语言指令，自动拆解为可执行、带依赖关系的子任务序列，支持串行与并行执行。

2、工具增强与自主规划：

动态调用外部API、系统能力与第三方应用，通过“推理—执行”闭环完成信息查询、操作执行类任务。

3、多约束条件调度：

可处理时间、空间、资源、预算等多重约束下的规划问题，如行程安排、会议调度、资源分配。

4、程序逻辑式工作流编排：

理解并执行含分支判断、循环、状态依赖的复杂流程，稳定维护多步骤任务关系。

5、长程多工具链式执行：

支持数十轮交互内的状态持久化追踪，可稳定完成多工具串联、多阶段递进的长周期任务。

MagicAgent技术原理：

1、高效合成数据生成：

构建工具依赖图与参数共享图，以原子计划为最小语义单元，通过拼接、聚合、分组生成高质量轨迹数据，替代高成本沙盒模拟，保证数据覆盖广、逻辑严谨。

2、两阶段训练范式：

– 第一阶段：基于新颖性采样的监督微调（SFT），平衡多任务数据分布；

– 第二阶段：统一多目标奖励函数，结合格式正确性与语义准确率，通过离线 GRPO + 在线 χPO 强化学习提升泛化能力。

3、原创χPO强化学习算法：

面向稀疏奖励环境设计三层机制：

– Token 级熵正则化，提升探索多样性；

– 思考—动作分离熵平滑，推理阶段允许不确定性，决策阶段强化约束；

– 信息瓶颈压缩冗余推理，保留关键决策信息，实现探索与利用的高效平衡。

4、MoE 负载均衡优化：

以全局批次统计替代微批次约束，让专家在任务维度自然分化；搭配z-loss抑制路由极值，解决多任务训练中的专家崩溃与参数闲置问题，实现推理效率与模型容量解耦。

MagicAgent应用场景：

1、移动端智能设备自动化：

自然语言操控手机完成跨App复杂任务，如“预订西湖酒店并查询周边高分餐厅”，自动拆分子任务并调用对应接口。

2、企业流程自动化：

跨系统完成客服、售后、订单、退款等业务流程，自动查库存、核支付、提退款、发通知，提升业务效率。

3、个性化多约束行程规划：

结合时间、预算、偏好、航班/酒店限制，自动生成满足多重条件的一体化旅行方案。

4、多智能体协同任务编排：

作为中枢解析高层目标（如“筹备产品发布会”），拆分为并行子任务并分发给专业智能体，统一调度与结果汇总。

5、长程交互与持续决策：

在多轮对话中保持状态追踪，处理“查航班→订酒店→租用车”等链式依赖任务，并根据中间结果动态调整计划。