通过模拟合成：利用可扩展的智能体-系统交互生成连贯的企业数据
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SAP 研究团队提出「通过模拟合成」（Synthesis Through Simulation，STS）的企业数据合成新范式。该方法让大模型智能体在模拟企业环境中，通过调用执行策略的 API 来生成数据，从而绕开真实企业系统在业务和法律上的数据与模式访问限制。相关框架、十个模拟环境及生成数据集已在 GitHub 开源。
STS 的核心在于「无模式」：数据由定义有效性的同一环境生成，因此结构有效性天然得到保证，同时把有效性约束与分布建模解耦，使两者可独立优化。其领域无关智能体「通用填充器」（Generalist Populator）在无法访问数据库模式的情况下，于全部十个环境中取得 0.88 的平均边际保真度和 100% 的约束满足率。相比之下，统计合成器因需要种子数据，在七个环境中无法适用；而拥有模式权限的智能体在航空环境紧耦合工作流中，有 82% 的轨迹失败，暴露出任务组合的脆弱性。
这项工作的意义在于，它为企业级工具调用智能体的训练与评估提供了一条可扩展、合规的数据生成路径，尤其适合金融、航空等对数据访问高度敏感的行业。其开源环境与数据集有望推动智能体在复杂企业流程中的鲁棒性研究。
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*采集源：arXiv cs.AI*