Cognitive Kernel-Pro: ディープリサーチエージェントとエージェント基盤モデルトレーニングのためのフレームワーク

Cognitive Kernel-Pro: A Framework for Deep Research Agents and Agent Foundation Models Training

August 1, 2025

著者: Tianqing Fang, Zhisong Zhang, Xiaoyang Wang, Rui Wang, Can Qin, Yuxuan Wan, Jun-Yu Ma, Ce Zhang, Jiaqi Chen, Xiyun Li, Hongming Zhang, Haitao Mi, Dong Yu

cs.AI

要旨

汎用AIエージェントは、複雑な推論、ウェブインタラクション、コーディング、自律的な研究能力を可能にする次世代人工知能の基盤フレームワークとして、ますます認識されるようになっています。しかし、現在のエージェントシステムは、クローズドソースであるか、あるいは多様な有料APIやプロプライエタリツールに大きく依存しており、研究コミュニティにとってのアクセシビリティと再現性を制限しています。本研究では、先進的なAIエージェントの開発と評価を民主化するために設計された、完全にオープンソースで（可能な限り）無料のマルチモジュールエージェントフレームワークであるCognitive Kernel-Proを紹介します。Cognitive Kernel-Pro内では、エージェント基盤モデルのための高品質なトレーニングデータのキュレーションを体系的に調査し、ウェブ、ファイル、コード、一般的な推論という4つの主要なドメインにわたるクエリ、軌跡、検証可能な回答の構築に焦点を当てています。さらに、エージェントの堅牢性とパフォーマンスを向上させるための、エージェントのテスト時におけるリフレクションと投票の新たな戦略を探求します。Cognitive Kernel-ProをGAIAで評価し、オープンソースおよび無料エージェントの中で最先端の結果を達成しました。特に、8Bパラメータのオープンソースモデルは、WebDancerやWebSailorなどの以前の主要システムを上回り、アクセス可能で高能力なAIエージェントの新たな性能基準を確立しました。コードはhttps://github.com/Tencent/CognitiveKernel-Proで公開されています。

English

General AI Agents are increasingly recognized as foundational frameworks for the next generation of artificial intelligence, enabling complex reasoning, web interaction, coding, and autonomous research capabilities. However, current agent systems are either closed-source or heavily reliant on a variety of paid APIs and proprietary tools, limiting accessibility and reproducibility for the research community. In this work, we present Cognitive Kernel-Pro, a fully open-source and (to the maximum extent) free multi-module agent framework designed to democratize the development and evaluation of advanced AI agents. Within Cognitive Kernel-Pro, we systematically investigate the curation of high-quality training data for Agent Foundation Models, focusing on the construction of queries, trajectories, and verifiable answers across four key domains: web, file, code, and general reasoning. Furthermore, we explore novel strategies for agent test-time reflection and voting to enhance agent robustness and performance. We evaluate Cognitive Kernel-Pro on GAIA, achieving state-of-the-art results among open-source and free agents. Notably, our 8B-parameter open-source model surpasses previous leading systems such as WebDancer and WebSailor, establishing a new performance standard for accessible, high-capability AI agents. Code is available at https://github.com/Tencent/CognitiveKernel-Pro