AgentCPM-Explore: Pierwszy Model Agenta 4B, który Konkuruję z Gigantami

Świat agentów AI był zdominowany przez duże modele językowe z miliardami parametrów, co sprawiało, że zaawansowane autonomiczne agenty były domeną dobrze finansowanych laboratoriów badawczych i przedsiębiorstw dysponujących znacznymi zasobami obliczeniowymi. Ale co jeśli kompaktowy model o 4 miliardach parametrów mógłby rzucić wyzwanie Claude-4.5-sonnet, przewyższyć konkurentów open-source z ponad 30 miliardami parametrów i działać na sprzęcie konsumenckim? To nie jest teoretyczna spekulacja — to rzeczywistość AgentCPM-Explore, przełomowego modelu bazowego agenta, który OpenBMB i jego partnerzy akademiccy udostępnili 12 stycznia 2026 roku.

Spędziłem ostatni tydzień na dogłębnym badaniu AgentCPM-Explore, testując jego możliwości, eksplorując architekturę i porównując wydajność z konkurentami open-source oraz zamkniętymi gigantami. Odkryłem model, który zasadniczo kwestionuje nasze założenia dotyczące liczby parametrów i możliwości agentów. AgentCPM-Explore nie jest tylko konkurencyjny — wyznacza nową kategorię efektywnych, wdrażalnych modeli agentów, które mogą działać na urządzeniach wcześniej uważanych za zbyt ograniczone do poważnej pracy agentowej.

Niezależnie od tego, czy budujesz autonomicznych asystentów badawczych, rozwijasz agentów AI działających na urządzeniach, czy po prostu interesujesz się najnowszymi osiągnięciami technologii agentów, ten przewodnik przeprowadzi Cię przez wszystko, co musisz wiedzieć o AgentCPM-Explore: jego architekturę, możliwości, benchmarki, opcje wdrożenia oraz porównanie z aktualnym stanem techniki.

Czym jest AgentCPM-Explore?

AgentCPM-Explore to ważny kamień milowy w rozwoju otwartoźródłowych agentów AI. Opracowany wspólnie przez laboratorium THUNLP Uniwersytetu Tsinghua, Uniwersytet Ludowy Chin, ModelBest oraz zespół OpenBMB, AgentCPM-Explore jest pierwszym otwartoźródłowym modelem agenta o zaledwie 4 miliardach parametrów, który osiąga konkurencyjne wyniki na ośmiu szeroko stosowanych benchmarkach długoterminowych agentów.

Nazwa sama w sobie ujawnia jego cel: „Explore” oznacza jego podstawową zdolność do głębokiej eksploracji i badań — prowadzenia rozległych analiz w wielu źródłach informacji, dynamicznego dostosowywania strategii oraz weryfikacji informacji w czasie rzeczywistym. W przeciwieństwie do modeli zaprojektowanych głównie do rozmów czy generowania kodu, AgentCPM-Explore został zaprojektowany od podstaw pod kątem autonomicznego zachowania agentowego.

Fundament architektoniczny

W swojej istocie AgentCPM-Explore opiera się na modelu bazowym Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507, stosując zaawansowane, specyficzne dla agentów treningi, aby stworzyć zdolny system autonomiczny. Wybór Qwen3-4B jako fundamentu jest strategiczny — zapewnia silne podstawowe zdolności rozumowania, pozostając jednocześnie kompaktowym dla efektywnego wdrożenia.

Model wykorzystuje kilka innowacji architektonicznych, które umożliwiają jego agentowe możliwości:

Rozszerzona zdolność interakcji: W przeciwieństwie do tradycyjnych LLM zaprojektowanych do odpowiedzi jednokrokowych, AgentCPM-Explore może utrzymać ponad 100 rund ciągłej interakcji ze środowiskiem. Jest to kluczowe dla złożonych zadań wymagających wielu wywołań narzędzi, iteracji i adaptacyjnych podejść do rozwiązywania problemów.

Wielozródłowa walidacja krzyżowa: Model jest trenowany, aby konsultować się z wieloma źródłami informacji i weryfikować wyniki, co redukuje halucynacje i poprawia wiarygodność — powszechny problem mniejszych modeli językowych.

Dynamiczne dostosowanie strategii wyszukiwania: Zamiast podążać za sztywnymi wzorcami wyszukiwania, AgentCPM-Explore potrafi rozpoznać, kiedy obecne podejście nie przynosi rezultatów i przełączyć się na alternatywne strategie, demonstrując prawdziwą adaptacyjną inteligencję.

Weryfikacja informacji w czasie rzeczywistym: W erze, gdy informacje szybko się dezaktualizują, zdolność modelu do weryfikacji i korzystania z aktualnych danych wyróżnia go na tle statycznych modeli językowych zamrożonych na etapie treningu.

Ekosystem OpenBMB

AgentCPM-Explore nie jest wydany w izolacji — jest częścią kompleksowego ekosystemu, który OpenBMB zbudowało, aby wspierać rozwój agentów:

AgentRL: W pełni asynchroniczne środowisko uczenia ze wzmocnieniem specjalnie zaprojektowane do treningu agentów. Umożliwia badaczom i deweloperom kontynuowanie treningu i ulepszanie modeli agentów przy użyciu nowoczesnych technik RL.

AgentDock: Zunifikowana platforma zarządzania i harmonogramowania piaskownic narzędziowych. Rozwiązuje złożone wyzwania infrastrukturalne związane z uruchamianiem agentów, którzy muszą wykonywać kod, uzyskiwać dostęp do API i bezpiecznie współdziałać z różnymi narzędziami.

AgentToLeaP: Platforma oceny jednym kliknięciem do testowania zdolności agentów do nauki narzędzi. Znacząco obniża barierę wejścia do oceny i porównywania różnych implementacji agentów.

To kompleksowe podejście oznacza, że AgentCPM-Explore to nie tylko model — to kompletna podstawa dla ekosystemu agentów AI, dostępna bezpłatnie dla społeczności do rozwoju i własnych rozszerzeń.

Benchmarki wydajności: Mały model, wielkie wyniki

Najbardziej uderzającym aspektem AgentCPM-Explore jest jego wydajność w stosunku do rozmiaru. Choć 4 miliardy parametrów mogą wydawać się skromne w porównaniu z modelami 30B, 70B czy nawet setkami miliardów parametrów, AgentCPM-Explore osiąga coś niezwykłego: pojawia się na ośmiu klasycznych benchmarkach długoterminowych agentów, gdzie modele o podobnej wielkości zazwyczaj nie występują.

Porównanie z zamkniętymi gigantami

W starciu z najbardziej zaawansowanymi modelami komercyjnymi, AgentCPM-Explore trzyma się mocno:

Benchmark	AgentCPM-Explore 4B	Claude-4.5-sonnet	GPT-5-high	DeepSeek-V3.2
GAIA	63.9%	71.2%	76.4%	63.5%
BrowseComp	25.0%	19.6%	54.9%	67.6%
BrowseComp (ZH)	29.0%	40.8%	65.0%	65.0%
HLE	19.1%	24.5%	35.2%	40.8%
Frames	82.7%	85.0%	-	80.2%
WebWalker	68.1%	-	-	-
Seal-0	40.0%	53.4%	51.4%	38.5%
Xbench-DeepSearch	70.0%	66.0%	77.8%	71.0%

Te wyniki ujawniają kilka ważnych wzorców. Na GAIA (benchmarku tekstowym) AgentCPM-Explore osiąga 63,9%, co jest konkurencyjne wobec znacznie większych modeli, takich jak DeepSeek-V3.2 (63,5%) i bliskie Claude-4.5-sonnet (71,2%). Na Frames niemal dorównuje Claude-4.5-sonnet z wynikiem 82,7% wobec 85,0%.

Wydajność modelu w zadaniach przeglądania internetu i badań jest szczególnie godna uwagi. Choć ustępuje GPT-5-high na niektórych benchmarkach, przewyższa Claude-4.5-sonnet na BrowseComp (25,0% vs 19,6%), pokazując, że mniejsze, wyspecjalizowane modele mogą błyszczeć w konkretnych dziedzinach.

Porównanie z modelami open-source

W porównaniu z innymi otwartoźródłowymi modelami agentów, efektywność AgentCPM-Explore staje się jeszcze bardziej widoczna:

Benchmark	AgentCPM-Explore 4B	Tongyi DeepResearch 30B	MiroThinker 8B	iterresearch-30B-A3B
GAIA	63.9%	70.9%	66.4%	72.8%
BrowseComp	25.0%	43.4%	31.1%	37.3%
HLE	19.1%	32.9%	21.5%	28.8%
Frames	82.7%	90.6%	80.6%	71.0%
WebWalker	68.1%	72.2%	60.6%	-
Xbench-DeepSearch	70.0%	75.0%	60.6%	-

Oto niezwykłe odkrycie: AgentCPM-Explore, mając zaledwie 4 miliardy parametrów, osiąga wyniki porównywalne lub lepsze niż modele z 30 miliardami parametrów na kilku benchmarkach. Na Frames przewyższa MiroThinker 8B (82,7% vs 80,6%) i jest blisko Tongyi DeepResearch 30B (82,7% vs 90,6%). Na Xbench-DeepSearch znacząco przewyższa MiroThinker 8B (70,0% vs 60,6%).

Ta efektywność sugeruje, że trening specyficzny dla agentów może mieć większy wpływ niż sama liczba parametrów — odkrycie o istotnych implikacjach dla przyszłości rozwoju agentów.

Wyjaśnienie benchmarków

Zrozumienie, co mierzy każdy benchmark, pomaga lepiej ocenić wyniki AgentCPM-Explore:

GAIA: Benchmark ogólnych asystentów AI wymagający wieloetapowego rozumowania, weryfikacji faktów i użycia narzędzi. Silne wyniki na GAIA wskazują na ogólną inteligencję i zdolność rozwiązywania problemów.

BrowseComp: Testuje zdolności przeglądania internetu — wyszukiwanie, nawigację i ekstrakcję informacji ze stron WWW. Wysokie wyniki wymagają praktycznych umiejętności badawczych w sieci.

HLE (Humanity's Last Exam): Trudny benchmark zaprojektowany do testowania modeli na problemach wymagających ludzkiego poziomu rozumowania w wielu dziedzinach.

Frames: Benchmark oparty na dialogu, testujący zarządzanie kontekstem i wieloetapowe rozumowanie w realistycznych scenariuszach.

WebWalker: Ocena zdolności modelu do nawigacji po stronach internetowych poprzez linki, symulując sposób przeglądania przez człowieka.

Seal-0: Mierzy wydajność w wyszukiwaniu, ekstrakcji i odpowiadaniu na podstawie wyników z internetu.

Xbench-DeepSearch: Kompleksowy benchmark dla głębokich zdolności badawczych, w tym zbierania informacji, syntezy i analizy.

Dlaczego AgentCPM-Explore jest ważny

Wydanie AgentCPM-Explore oznacza kilka istotnych zmian w naszym postrzeganiu agentów AI.

Przełamanie bariery parametrów

Przez lata założeniem w rozwoju AI było, że więcej parametrów oznacza lepszą wydajność. Choć jest to ogólnie prawdziwe, AgentCPM-Explore pokazuje, że celowany trening może stworzyć wysoce zdolne modele o umiarkowanej liczbie parametrów. Model osiąga „SOTA na tym samym poziomie parametrów” i „dorównuje lub przewyższa modele 8B, rywalizuje z niektórymi 30B+ i zamkniętymi LLM” według oficjalnych benchmarków.

Ma to głębokie implikacje dla dostępności. Uruchomienie modelu 30B+ zwykle wymaga kosztownych konfiguracji multi-GPU lub kosztów API w chmurze. Model 4B może działać na pojedynczym GPU konsumenckim, umożliwiając lokalne wdrożenie bez kosztów API i z pełną prywatnością danych.

Rewolucja agentów na urządzeniach

Fraza „efektywne przełamanie wąskiego gardła wydajności dla agentów na urządzeniach” z oficjalnego ogłoszenia zasługuje na podkreślenie. AI działające lokalnie — na telefonach, laptopach i urządzeniach brzegowych — było ograniczone możliwościami małych modeli. AgentCPM-Explore udowadnia, że model 4B może obsługiwać zaawansowane zadania agentowe, potencjalnie umożliwiając nową generację osobistych asystentów AI działających całkowicie lokalnie.

Demokratyzacja badań nad agentami

Dzięki pełnemu wydaniu AgentRL, AgentDock i AgentToLeaP, OpenBMB obniżyło barierę wejścia do badań nad agentami. Studenci, niezależni badacze i małe zespoły mogą teraz eksperymentować z treningiem i oceną agentów bez potrzeby infrastruktury na poziomie przedsiębiorstwa.

Wymagania sprzętowe: Uruchamianie lokalne

Jedną z najbardziej atrakcyjnych cech AgentCPM-Explore są jego umiarkowane wymagania sprzętowe w stosunku do możliwości.

Minimalne wymagania

Do podstawowego wnioskowania i testów:

• GPU VRAM: 8-16GB (z kwantyzacją)
• RAM systemowy: 16GB
• Pojemność dysku: ~10GB na pliki modelu

Oznacza to, że AgentCPM-Explore może działać na sprzęcie konsumenckim, takim jak RTX 3060 (12GB) lub RTX 4060 (8GB), co czyni go dostępnym dla indywidualnych badaczy i entuzjastów.

Zalecana konfiguracja

Dla optymalnej wydajności i obsługi dłuższego kontekstu:

• GPU VRAM: 16-24GB (RTX 4070, RTX 4080, RTX 4090)
• RAM systemowy: 32GB
• Dysk: NVMe SSD dla szybkiego ładowania modelu

Z 16GB+ VRAM można uruchomić AgentCPM-Explore z wyższą precyzją (BF16 lub FP16) bez kwantyzacji, co daje lepszą jakość wyników.

Konfiguracja multi-GPU

Do wdrożeń produkcyjnych wymagających maksymalnej przepustowości:

• Konfiguracja: 2-4 GPU przez paralelizm tensorowy
• VRAM: 32GB+ łącznie na GPU
• Zastosowanie: Usługi agentowe o wysokiej współbieżności

Wnioskowanie tylko na CPU

Choć technicznie możliwe jest uruchomienie AgentCPM-Explore tylko na CPU, nie jest to zalecane. Możliwości agentowe modelu — wielokrotne wywołania narzędzi, rozbudowane łańcuchy rozumowania i dynamiczne dostosowanie strategii — wymagają szybkiego wnioskowania, które zapewniają GPU. Wnioskowanie na CPU byłoby zbyt wolne do praktycznych zastosowań agentowych.

Wymagania programowe

Przed instalacją AgentCPM-Explore upewnij się, że środowisko spełnia poniższe wymagania.

System operacyjny

• Linux: Ubuntu 22.04 LTS lub nowszy (zalecany)
• Windows: Windows 11 z WSL2
• macOS: Możliwe na Apple Silicon (M1/M2/M3 Pro/Max), ograniczone wsparcie narzędzi

Środowisko Python

• Python: 3.10 lub nowszy (zalecany 3.11)
• CUDA: 12.1 lub nowsze dla GPU NVIDIA
• Git: Do klonowania repozytoriów

Wymagane pakiety

# Utwórz środowisko wirtualne
python -m venv agentcpm-env
source agentcpm-env/bin/activate  # Linux/macOS
# lub: agentcpm-env\Scripts\activate  # Windows

# Zainstaluj podstawowe zależności
pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install transformers accelerate
pip install requests httpx  # Do wywoływania narzędzi

Opcjonalne, ale zalecane

Dla pełnego ekosystemu AgentCPM:

# AgentDock do zarządzania piaskownicami narzędzi
# Zobacz: https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentDock

# AgentRL do treningu z uczeniem ze wzmocnieniem
# Zobacz: https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentRL

# AgentToLeaP do oceny
# Zobacz: https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentToLeaP

Metoda 1: Podstawowe użycie Transformers

Najprostszy sposób rozpoczęcia pracy z AgentCPM-Explore to użycie biblioteki Hugging Face Transformers.

Krok 1: Pobierz model

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL_NAME = "openbmb/AgentCPM-Explore"

# Załaduj tokenizer
print("Ładowanie tokenizera...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)

# Załaduj model
print("Ładowanie modelu (to może potrwać kilka minut)...")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)

print("Model załadowany pomyślnie!")

Krok 2: Uruchom podstawowe wnioskowanie

import torch

# Przygotuj wejście - zadanie w stylu agenta
messages = [
    {"role": "system", "content": "Jesteś AgentCPM-Explore, zdolnym agentem AI. Możesz używać narzędzi do realizacji złożonych zadań."},
    {"role": "user", "content": "Zbadaj i podsumuj najnowsze osiągnięcia w dziedzinie komputerów kwantowych z ostatniego miesiąca. Uwzględnij informacje o głównych przełomach, nowych firmach i pojawiających się zastosowaniach."}
]

# Zastosuj szablon czatu
input_text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)

# Generuj odpowiedź
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=2048,
        temperature=0.7,
        do_sample=True,
        top_p=0.9,
    )

response = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print("Odpowiedź agenta:")
print(response)

Krok 3: Przykład wywoływania narzędzi

# Przykład strukturalnego wywoływania narzędzi z AgentCPM-Explore
tool_calls = [
    {
        "name": "search_web",
        "arguments": {
            "query": "przełomy w komputerach kwantowych styczeń 2026",
            "num_results": 5
        }
    },
    {
        "name": "visit_url",
        "arguments": {
            "url": "https://example.com/quantum-news",
            "goal": "Wyodrębnij kluczowe informacje o postępach w komputerach kwantowych"
        }
    }
]

# W praktyce zaimplementujesz te narzędzia i wywołasz je na podstawie wyjścia modelu

Metoda 2: Użycie pełnego ekosystemu AgentCPM

Dla produkcyjnych aplikacji agentowych pełny ekosystem AgentCPM zapewnia solidną infrastrukturę.

Krok 1: Skonfiguruj AgentDock (piaskownica narzędzi)

AgentDock oferuje zunifikowaną platformę do zarządzania piaskownicami narzędziowymi za pomocą Model Context Protocol (MCP):

# Sklonuj repozytorium
git clone https://github.com/OpenBMB/AgentCPM.git
cd AgentCPM/AgentCPM-Explore/AgentDock

# Uruchom za pomocą Docker Compose
docker compose up -d

# To uruchamia:
# - Panel zarządzania (http://localhost:3000)
# - Bazę danych (PostgreSQL)
# - Węzły narzędziowe
# - Serwer MCP (http://localhost:8000)

Krok 2: Skonfiguruj narzędzia

Edytuj plik config.toml, aby zdefiniować dostępne narzędzia:

[tool.search]
enabled = true
name = "web_search"
endpoint = "http://localhost:8000/tools/web_search"

[tool.browser]
enabled = true
name = "browser_navigation"
endpoint = "http://localhost:8000/tools/browser"

[tool.code_executor]
enabled = true
name = "python_repl"
endpoint = "http://localhost:8000/tools/python"

Krok 3: Uruchom demo QuickStart

Najszybszy sposób na doświadczenie możliwości AgentCPM-Explore:

# Przejdź do katalogu AgentCPM-Explore
cd AgentCPM-Explore

# Edytuj quickstart.py z własną konfiguracją
# Skonfiguruj klucz API, nazwę modelu i URL serwera MCP

python quickstart.py

To uruchomi kompletne zadanie agenta (domyślnie zapytanie arXiv o najnowsze publikacje), demonstrując:

• Wieloetapowe rozumowanie
• Wywoływanie narzędzi
• Dostosowanie strategii
• Syntezę wyników

Krok 4: Przeglądaj wyniki

Po wykonaniu wyniki są zapisywane w outputs/quickstart_results/:

# Przeglądaj pełny ślad interakcji
cat outputs/quickstart_results/dialog.json

# Zawiera:
# - Wszystkie wywołania narzędzi i ich wyniki
# - Łańcuchy rozumowania
# - Końcową syntezę

Metoda 3: vLLM do produkcyjnego serwowania

Dla wdrożeń produkcyjnych o dużej przepustowości vLLM oferuje zoptymalizowane wnioskowanie.

Krok 1: Zainstaluj vLLM

pip install -U vllm --pre --index-url https://pypi.org/simple --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

Krok 2: Uruchom serwer modelu

vllm serve openbmb/AgentCPM-Explore \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000 \
    --max-model-len 32768

Krok 3: Integracja API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="not-needed")

response = client.chat.completions.create(
    model="openbmb/AgentCPM-Explore",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Znajdź i przeanalizuj najnowsze artykuły badawcze AI z arXiv dotyczące systemów agentowych. Podaj podsumowanie kluczowych trendów."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2000
)

print(response.choices[0].message.content)

Optymalizacja wydajności

Na podstawie moich testów oto strategie, aby uzyskać najlepsze wyniki z AgentCPM-Explore.

Kwantyzacja

Do uruchamiania na GPU z ograniczoną pamięcią VRAM:

from transformers import BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype="float16",
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto",
)

Optymalizacja długości kontekstu

Do zadań wymagających długiego kontekstu:

# Zwiększ maksymalną długość sekwencji
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
    model_max_length=65536,  # Rozszerzony kontekst
)

Parametry wnioskowania

Dla różnych zastosowań:

# Kreatywne eksploracje
generation_config = {
    "temperature": 0.8,
    "top_p": 0.95,
    "max_tokens": 4096,
    "do_sample": True,
}

# Skoncentrowane badania
research_config = {
    "temperature": 0.3,
    "top_p": 0.8,
    "max_tokens": 2048,
    "do_sample": True,
}

# Deterministyczne odpowiedzi
deterministic_config = {
    "temperature": 0.0,
    "max_tokens": 1024,
    "do_sample": False,
}

Przykłady zastosowań w praktyce

Podczas testów AgentCPM-Explore okazał się szczególnie skuteczny w kilku zastosowaniach.

Asystent głębokich badań

AgentCPM-Explore doskonale radzi sobie z rozległymi zadaniami badawczymi wymagającymi wielu źródeł informacji:

Zadanie: "Zbadaj aktualny stan rozwoju energii fuzyjnej. Uwzględnij najnowsze kamienie milowe, główne projekty i przewidywane harmonogramy."

AgentCPM-Process:
1. Wyszukaj najnowsze wiadomości o energii fuzyjnej
2. Odwiedź strony kluczowych instytucji badawczych
3. Porównaj informacje z wielu źródeł
4. Syntetyzuj wyniki w formie osi czasu
5. Zweryfikuj dane u źródeł pierwotnych
6. Wygeneruj kompleksowy raport

Ekstrakcja faktów z internetu

Model skutecznie radzi sobie z zadaniami przeglądania stron WWW:

Zadanie: "Znajdź ceny akcji NVIDIA, AMD i Intela z ostatniego tygodnia i przeanalizuj trendy."

AgentCPM-Process:
1. Odwiedź strony finansowe każdej firmy
2. Wyodrębnij dane o cenach
3. Oblicz trendy i procentowe zmiany
4. Wygeneruj analizę z wizualizacjami
5. Zanotuj istotne wydarzenia wpływające na ceny

Wieloetapowe rozwiązywanie problemów

Do zadań wymagających złożonego rozumowania i użycia narzędzi:

Zadanie: "Oblicz ślad węglowy ładowania pojazdu elektrycznego przez rok. Użyj rzeczywistych danych dla przeciętnego kierowcy w USA."

AgentCPM-Process:
1. Wyszukaj dane o średnim zużyciu energii EV
2. Znajdź średnią intensywność emisji węglowej energii elektrycznej w USA
3. Oblicz roczne zapotrzebowanie na energię do ładowania
4. Oblicz całkowite emisje węglowe
5. Porównaj z pojazdami spalinowymi
6. Podaj źródła i metodologię

Porównanie AgentCPM-Explore z alternatywami

Zrozumienie, jak AgentCPM-Explore wypada na tle innych frameworków agentowych, pomaga w wyborze.

vs. Ogólne LLM (GPT-4, Claude)

Aspekt	AgentCPM-Explore 4B	GPT-4/Claude
Liczba parametrów	4B	100B+
Trening specyficzny dla agentów	Rozbudowany	Minimalny
Optymalizacja użycia narzędzi	Natychmiastowa	Przez API
Lokalne wdrożenie	Tak	Nie (tylko API)
Koszt	Darmowy (po pobraniu)	Opłaty za token
Wyniki GAIA	63.9%	71-76%
Przeglądanie internetu	Silne	Bardzo silne
Najlepsze do	Własne wdrożenia agentów	Zastosowania ogólne

vs. Inne otwartoźródłowe agenty

Aspekt	AgentCPM-Explore	Modele agentów 30B
Rozmiar	4B	30B
Wymagania sprzętowe	Pojedynczy GPU	Zalecane multi-GPU
GAIA	63.9%	70-75%
Infrastruktura agentowa	Kompletny ekosystem	Różna
Najlepsze do	Efektywne wdrożenia	Maksymalna wydajność

vs. Frameworki LangChain/AutoGPT

Aspekt	AgentCPM-Explore	Agenty LangChain
Podejście	Zintegrowany model	LLM + orkiestracja
Personalizacja	Na poziomie modelu	Na poziomie frameworku
Integracja narzędzi	Natychmiastowa	Rozbudowana biblioteka
Najlepsze do	Kompleksowe rozwiązania	Elastyczne prototypowanie

Rozwiązywanie typowych problemów

Na podstawie mojego doświadczenia z AgentCPM-Explore, oto rozwiązania najczęstszych problemów.

Brak pamięci CUDA

Problem: „CUDA out of memory” podczas ładowania lub generowania

Rozwiązania:

1. Włącz kwantyzację:

   load_in_4bit=True

2. Zmniejsz rozmiar batcha do 1
3. Wyczyść pamięć GPU: torch.cuda.empty_cache()
4. Użyj mniejszego okna kontekstu

Wolne pierwsze generowanie

Problem: Pierwsza odpowiedź trwa znacznie dłużej niż kolejne

Wyjaśnienie: Kompilacja modelu i alokacja pamięci następują przy pierwszym wnioskowaniu.

Rozwiązanie: Rozgrzej model prostym zapytaniem:

_ = model.generate(tokenizer("Hello", return_tensors="pt").to(model.device), max_new_tokens=10)

Błędy wywoływania narzędzi

Problem: Model nie wywołuje narzędzi poprawnie

Rozwiązania:

1. Upewnij się, że opisy narzędzi są jasne w promptach systemowych
2. Sprawdź, czy serwer narzędzi działa (dla AgentDock)
3. Zweryfikuj, czy schematy narzędzi odpowiadają oczekiwanym formatom
4. Zacznij od prostszych wywołań, potem zwiększaj złożoność

Słaba jakość odpowiedzi

Problem: Odpowiedzi są niejasne lub zawierają halucynacje

Rozwiązania:

1. Używaj niższej temperatury (0.3-0.5) dla zadań faktualnych
2. Dostarczaj jaśniejsze prompt’y systemowe z instrukcjami specyficznymi dla zadania
3. Włącz jawne rozumowanie łańcuchowe (chain-of-thought)
4. Dodaj kroki weryfikacji w promptach

Problemy z instalacją

Problem: Błędy podczas instalacji pakietów

Rozwiązania:

1. Utwórz świeże środowisko wirtualne
2. Najpierw zainstaluj PyTorch z odpowiednią wersją CUDA
3. Zaktualizuj pip: pip install --upgrade pip
4. Instaluj zależności pojedynczo, aby zidentyfikować problem

Darmowe opcje testowania

Ważna uwaga: W przeciwieństwie do wielu komercyjnych modeli AI, AgentCPM-Explore obecnie nie posiada darmowych demonstracji webowych ani hostowanych playgroundów. Model jest przede wszystkim zaprojektowany do lokalnego wdrożenia. Oto dostępne opcje:

Lokalny QuickStart (zalecany — naprawdę darmowy)

Najbardziej niezawodny i jedyny naprawdę darmowy sposób testowania AgentCPM-Explore to uruchomienie lokalne z Dockerem:

# Sklonuj repozytorium
git clone https://github.com/OpenBMB/AgentCPM.git
cd AgentCPM/AgentCPM-Explore

# Pobierz wstępnie skonfigurowany obraz Dockera
docker pull yuyangfu/agenttoleap-eval:v1.0

# Uruchom kontener z obsługą GPU
docker run -dit --name agenttoleap --gpus all --network host \
  -v $(pwd):/workspace yuyangfu/agenttoleap-eval:v1.0

# Wejdź do kontenera
docker exec -it agenttoleap /bin/bash
cd /workspace

# Uruchom demo QuickStart
python quickstart.py

To uruchomi kompletne zadanie agenta (zapytanie arXiv o najnowsze publikacje) i zapisze wyniki w outputs/quickstart_results/. Nie są wymagane klucze API ani konta w chmurze.

FriendliAI (płatne wnioskowanie)

AgentCPM-Explore jest dostępny na platformie serverless FriendliAI:

• URL: https://friendli.ai/model/openbmb/AgentCPM-Explore
• Funkcje: Endpoints serverless, opcje dedykowanych GPU
• Cennik: Płatność za użycie (brak darmowego poziomu)
• Najlepsze do: Szybkich testów bez lokalnej konfiguracji

HuggingFace Inference API

Model jest wymieniony na HuggingFace, ale nie jest wdrożony przez żadnego dostawcę inferencji:

• URL: https://huggingface.co/openbmb/AgentCPM-Explore
• Status: Społeczność zgłosiła prośby o wsparcie dostawców
• Opcja: Poproś o wdrożenie przez dyskusje społeczności HuggingFace

Samouczki na YouTube

Kilku twórców opublikowało poradniki pokazujące instalację i testowanie:

• „OpenBMB Drops AgentCPM-Explore: Run this Agent Model Locally” autorstwa Fahda Mirzy (635 wyświetleń, styczeń 2026)
  • URL: https://www.youtube.com/watch?v=pZKVhBQgvuk
  • Obejmuje instalację, testy lokalne i porównanie wydajności

Podsumowanie

Opcja	Koszt	Wymagana konfiguracja	Najlepsze do
Lokalny QuickStart	Darmowy	Docker + GPU	Poważne testy
FriendliAI	Płatne	Brak	Szybkie próby
YouTube Tutorials	Darmowy	Brak	Nauka i workflow

Moja rekomendacja: korzystaj z Lokalnego QuickStartu z Dockerem. Zapewnia najbardziej autentyczne doświadczenie możliwości AgentCPM-Explore i nie wymaga stałych kosztów.

Przyszłość efektywnych agentów

AgentCPM-Explore reprezentuje szerszy trend w rozwoju AI, który uważam za ekscytujący: przejście od brutalnej skali do inteligentnej efektywności.

Implikacje dla branży

AI na urządzeniach: Dzięki zdolnym modelom agentów 4B możemy spodziewać się zaawansowanych asystentów AI na telefonach, laptopach i urządzeniach brzegowych. Aplikacje wrażliwe na prywatność mogą działać całkowicie lokalnie.

Badania ekonomiczne: Laboratoria akademickie i małe organizacje mogą prowadzić badania agentów bez budżetów korporacyjnych, demokratyzując dostęp do zaawansowanych możliwości AI.

Specjalizowane agenty: Sukces AgentCPM-Explore sugeruje, że trening agentów specyficznych dla domen może przewyższać modele ogólnego przeznaczenia, co może prowadzić do proliferacji wyspecjalizowanych modeli agentów.

Co nas czeka

OpenBMB już wydało AgentCPM-GUI do obsługi aplikacji na Androida, sugerując roadmapę coraz bardziej zdolnych i wyspecjalizowanych agentów. Pełne otwarte wydanie infrastruktury treningowej (AgentRL) i platform oceny (AgentToLeaP) oznacza, że społeczność może budować na tej podstawie.

Spodziewam się:

• Specjalizowanych wariantów do kodowania, badań i analizy
• Ciągłych ulepszeń w skali 4B
• Integracji z większą liczbą ekosystemów narzędzi
• Optymalizacji pod kątem urządzeń mobilnych i brzegowych

Podsumowanie: Czy AgentCPM-Explore jest dla Ciebie?

Po szerokich testach i analizach oto moja ocena, kto powinien rozważyć AgentCPM-Explore.

Najlepsze zastosowania

1. Badacze: Kompletny otwartoźródłowy ekosystem (AgentRL, AgentDock, AgentToLeaP) zapewnia wszystko do badań agentów
2. Deweloperzy tworzący własne agenty: Specyficzny trening i integracja narzędzi oszczędzają dużo czasu
3. Użytkownicy dbający o prywatność: Lokalna instalacja gwarantuje, że dane nie opuszczają urządzenia
4. Zespoły z ograniczonymi zasobami: 4B parametrów umożliwia wdrożenie na pojedynczym GPU bez kosztów chmurowych
5. Aplikacje na urządzeniach brzegowych i mobilnych: Kompaktowy rozmiar pozwala na wdrożenia na telefonach, laptopach i urządzeniach brzegowych

Kiedy rozważyć alternatywy

1. Maksymalna wydajność: Do zastosowań wymagających absolutnie najlepszych wyników modele zamknięte, takie jak Claude-4.5-sonnet czy GPT-5, mogą nadal przewyższać
2. Zadania multimodalne: AgentCPM-Explore jest tylko tekstowy; rozważ modele wizja-język do zadań obrazowych
3. Wsparcie korporacyjne: Jeśli potrzebujesz SLA i dedykowanego wsparcia, platformy komercyjne mogą być lepsze

Moja rekomendacja

AgentCPM-Explore to niezwykłe osiągnięcie — model 4B parametrów, który osiąga wyniki konkurencyjne wobec modeli 30B+ i nawet wyzywa zamknięte giganty na niektórych benchmarkach. Dla każdego, kto dziś buduje agentów AI, zasługuje na poważne rozważenie.

Zacznij od demo QuickStart, aby doświadczyć jego możliwości na własne oczy. Jeśli tworzysz produkcyjne agenty, pełny ekosystem zapewnia wszystko, co potrzebne do własnego rozwoju. A dla badaczy otwarta infrastruktura treningowa otwiera drzwi, które wcześniej były dostępne tylko dla najlepiej finansowanych laboratoriów.

Era efektywnych, wdrażalnych agentów nadeszła — a AgentCPM-Explore prowadzi ten marsz.

---

FAQ: Twoje pytania o AgentCPM-Explore

Co wyróżnia AgentCPM-Explore na tle innych modeli 4B?

AgentCPM-Explore jest specjalnie trenowany pod kątem zachowań agentowych przy użyciu uczenia ze wzmocnieniem (AgentRL), a nie tylko przewidywania kolejnego tokena. To umożliwia zdolności takie jak wieloetapowe rozumowanie, wywoływanie narzędzi, dostosowywanie strategii i weryfikację informacji, których brakuje ogólnym modelom językowym.

Czy AgentCPM-Explore może działać tylko na CPU?

Technicznie tak, ale nie jest to praktyczne. Możliwości agentowe modelu — wielokrotne wywołania narzędzi, rozbudowane łańcuchy rozumowania i dynamiczne dostosowanie strategii — wymagają szybkiego wnioskowania, które zapewniają GPU. Wnioskowanie na CPU byłoby zbyt wolne do zadań nienazbyt trywialnych.

Jakie narzędzia wspiera AgentCPM-Explore?

Through AgentDock, AgentCPM-Explore wspiera dowolne narzędzie implementujące Model Context Protocol (MCP). Do popularnych narzędzi należą wyszukiwanie w sieci, nawigacja w przeglądarce, wykonywanie kodu, wywołania API oraz niestandardowe narzędzia, które sam zdefiniujesz.

Jak AgentCPM-Explore wypada na tle Claude’a lub GPT-4 w zadaniach agenta?

Na standardowych benchmarkach AgentCPM-Explore ustępuje największym modelom, ale jest konkurencyjny w wielu zadaniach. W przypadku wyspecjalizowanych przepływów pracy agenta często dorównuje lub przewyższa większe modele, jeśli jest odpowiednio wywołany. Kluczową zaletą jest lokalne wdrożenie i brak kosztów za token.

Czy mogę dostroić AgentCPM-Explore?

Tak! Dzięki AgentRL możesz kontynuować trening AgentCPM-Explore, wykorzystując techniki uczenia ze wzmocnieniem. Dostrajanie pod konkretne domeny lub zestawy narzędzi jest dobrze wspierane przez ekosystem.

Czy AgentCPM-Explore nadaje się do użytku produkcyjnego?

Tak, przy odpowiedniej infrastrukturze wdrożeniowej. Serwowanie vLLM, inferencja na GPU oraz piaskownica narzędzi AgentDock zapewniają fundament gotowy do produkcji. Monitoruj wydajność i wdrażaj odpowiednie mechanizmy obsługi błędów.

Jaki jest kontekstowy zakres okna modelu AgentCPM-Explore?

Model domyślnie obsługuje do 128K tokenów kontekstu, a konfiguracje pozwalają na ponad 200K tokenów do analizy bardzo długich dokumentów.

Czy AgentCPM-Explore obsługuje wiele języków?

Tak, model bazowy (Qwen3-4B-Thinking) ma możliwości wielojęzyczne. AgentCPM-Explore zachowuje te możliwości, dodając optymalizacje specyficzne dla agenta. Najlepsza wydajność jest w języku angielskim i chińskim.

---

Ten przewodnik został napisany na podstawie pierwszego wydania AgentCPM-Explore w styczniu 2026 roku. Jak w przypadku całej technologii AI, możliwości i najlepsze praktyki ciągle się rozwijają. Sprawdź oficjalne repozytorium OpenBMB na GitHub oraz stronę modelu na HuggingFace, aby uzyskać najnowsze informacje.