agent-sft

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</div>

# Nex Agent-SFT 数据集

## 数据集描述

本数据集专门设计用于训练大语言模型(LLM)的智能体(Agentic)能力。数据集涵盖了多个agent场景，旨在提高模型在自主决策、工具使用、代码生成和交互式任务处理等方面的表现。我们从 NEX-N1 模型训练集中选择了部分 query，并基于DeepSeek-V3.1-Nex-N1 重新生成回复数据。这些数据可为社区提供参考，用于训练和开发agent模型。
## 数据集分布

| Category | Value |
|---------------|---------------:|
| agentic_code | 24796 |
| agent | 11749 |
| chat | 2079 |
| html | 8332 |
| tool_call | 9737 |
| **Total** | **69008** |

## 数据集结构

数据集中的每个样本包含如下内容:

- `id` (str): 唯一标识符
- `messages` (list): 用于监督微调的消息格式（包含系统提示、用户提示、助手回复和工具回复）。
- `tools` (list): 工具定义列表，其中每个定义包含工具名称、描述以及由属性定义的参数。
- `generator` (str): 生成回复的模型名。

<div align="center">
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</div>

# Nex Agent-SFT 数据集

## 数据集描述
本数据集专为训练大语言模型（Large Language Model，LLM）的智能体（Agentic）能力而设计。数据集覆盖多智能体场景，旨在提升模型在自主决策、工具调用、代码生成及交互式任务处理等场景下的性能表现。我们从NEX-N1模型训练集中选取部分查询（query），并基于DeepSeek-V3.1-Nex-N1模型重新生成回复数据。本数据集可为社区提供参考，用于智能体模型的训练与开发。

## 数据集分布
| 类别 | 样本数量 |
|---------------|---------------:|
| agentic_code | 24796 |
| agent | 11749 |
| chat | 2079 |
| html | 8332 |
| tool_call | 9737 |
| **总计** | **69008** |

## 数据集结构
数据集中的每个样本包含以下字段：
- `id`（字符串类型）：样本唯一标识符
- `messages`（列表类型）：用于监督微调的消息格式数据，包含系统提示、用户提示、助手回复及工具回复内容
- `tools`（列表类型）：工具定义列表，每个工具定义包含工具名称、功能描述及基于属性定义的参数
- `generator`（字符串类型）：生成该样本回复的模型名称