AgentCPM-Explore：首款能與巨頭競爭的4B代理模型

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AgentCPM-Explore：首款能與巨頭競爭的4B代理模型

AI代理領域長期由擁有數十億參數的大型語言模型主導，使得高階自主代理成為資金充足的研究實驗室和擁有龐大計算資源企業的專屬領域。但如果一個緊湊的40億參數模型能挑戰Claude-4.5-sonnet，超越30B以上的開源競爭者，並能在消費級硬體上運行呢？這不再是理論猜測——這就是OpenBMB及其學術合作夥伴於2026年1月12日發布的突破性代理基礎模型AgentCPM-Explore的現實。

過去一週，我深入研究AgentCPM-Explore，測試其能力，探索其架構，並將其表現與開源競爭者及封閉源碼巨頭進行比較。我的發現是，這款模型從根本上挑戰了我們對參數規模與代理能力的既有認知。AgentCPM-Explore不僅具備競爭力，更開創了一類高效、可部署於先前被認為資源不足設備上的代理模型。

無論你是在打造自主研究助理、開發裝置端AI代理，還是對代理技術前沿感到好奇，本指南將帶你全面了解AgentCPM-Explore：其架構、能力、基準測試、部署選項，以及與當前最先進模型的比較。

什麼是AgentCPM-Explore？

AgentCPM-Explore是開源AI代理發展中的重要里程碑。由清華大學THUNLP實驗室、中國人民大學、ModelBest與OpenBMB團隊合作開發，AgentCPM-Explore是首個僅有40億參數卻能在八個廣泛使用的長期代理基準測試中達到競爭力表現的開源代理模型。

其名稱“Explore”即彰顯其核心能力：深度探索與研究——跨多個信息源進行長時間調查，動態調整策略，並實時驗證信息。與主要針對對話或程式碼生成設計的模型不同，AgentCPM-Explore從底層即為自主代理行為打造。

架構基礎

AgentCPM-Explore以Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507作為基礎模型，並應用複雜的代理專屬訓練，打造出一個強大的自主系統。選擇Qwen3-4B作為基礎是經過策略考量的——它在保持緊湊的同時，提供了強大的推理能力。

模型採用了多項架構創新以實現其代理能力：

延長互動能力：不同於傳統設計為單輪回應的LLM，AgentCPM-Explore能持續超過100輪的環境互動。這對於需要多次工具調用、迭代和適應性問題解決的複雜任務至關重要。

多源交叉驗證：模型訓練時會諮詢多個信息源並交叉驗證結果，減少幻覺現象並提升可靠性——這是小型語言模型常見的弱點。

動態搜索策略調整：AgentCPM-Explore能識別當前策略無效時，轉換至替代方案，展現真正的適應性智慧。

實時信息驗證：在信息快速過時的時代，模型能驗證並使用最新信息，區別於訓練時即固定的靜態語言模型。

OpenBMB生態系統

AgentCPM-Explore並非孤立發布，而是OpenBMB構建的支持代理開發的完整生態系統一部分：

AgentRL：專為代理訓練設計的全異步強化學習框架，使研究者和開發者能利用現代RL技術持續訓練和改進代理模型。

AgentDock：統一的工具沙箱管理與調度平台，解決代理運行時需安全執行代碼、訪問API及多工具交互的複雜基礎設施問題。

AgentToLeaP：一鍵評估平台，用於評測代理工具學習能力，大幅降低評估和比較不同代理實現的門檻。

這種端到端方案意味著AgentCPM-Explore不僅是一個模型，更是代理AI生態的完整基礎，免費供社群開發和定制擴展。

性能基準：小模型，大成績

AgentCPM-Explore最令人驚豔的是其相對於規模的表現。雖然40億參數相比30B、70B甚至數百億參數模型看似微不足道，AgentCPM-Explore卻達成了驚人的成就：它進入了八個經典長期代理基準測試，這些測試中同規模模型通常無法登場。

與封閉源碼巨頭比較

面對最先進的商業模型，AgentCPM-Explore表現不俗：

基準測試	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%

結果揭示了幾個重要趨勢。在GAIA（一個純文本基準）中，AgentCPM-Explore達到63.9%，與更大型模型DeepSeek-V3.2（63.5%）相當，且接近Claude-4.5-sonnet（71.2%）。在Frames中，它以82.7%幾乎匹配Claude-4.5-sonnet的85.0%。

模型在網頁瀏覽與研究任務上的表現尤為突出。雖然在部分基準落後於GPT-5-high，但在BrowseComp上卻超越了Claude-4.5-sonnet（25.0%對19.6%），證明小型專用模型在特定領域能表現優異。

與開源模型比較

與其他開源代理模型相比，AgentCPM-Explore的效率更為明顯：

基準測試	AgentCPM-Explore 4B	通義深研 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%	-

令人驚訝的是，AgentCPM-Explore僅用40億參數，在多個基準上達到或超越30億參數級別的模型。在Frames中，它超越了MiroThinker 8B（82.7%對80.6%），並接近通義深研30B（82.7%對90.6%）。在Xbench-DeepSearch上，它大幅領先MiroThinker 8B（70.0%對60.6%）。

這種效率表明，針對代理的專屬訓練比單純增加參數更具影響力，對代理開發未來具有深遠意義。

基準測試說明

了解各基準測試衡量內容，有助於理解AgentCPM-Explore的表現：

GAIA：通用AI助理基準，要求多步推理、事實核查與工具使用。GAIA表現強勁代表通用智能與問題解決能力。

BrowseComp：測試網頁瀏覽能力——搜尋、導航及提取網站信息。高分需具備實用的網路研究技能。

HLE（Humanity's Last Exam）：設計用於測試模型跨多領域達成人類水平推理的挑戰性基準。

Frames：基於對話的基準，測試上下文管理與多輪推理能力。

WebWalker：評估模型通過連結導航網頁的能力，模擬人類瀏覽行為。

Seal-0：衡量從網路結果中搜尋、提取與回答的表現。

Xbench-DeepSearch：綜合深度研究能力基準，包括信息收集、綜合與分析。

為什麼AgentCPM-Explore重要？

AgentCPM-Explore的發布代表了我們對AI代理認知的多項重要轉變。

打破參數天花板

多年來，AI開發的假設是參數越多性能越好。雖然大體如此，AgentCPM-Explore證明針對性訓練能打造出參數適中卻高度能幹的模型。官方基準顯示其「在相同參數規模下達成SOTA表現」，「匹敵甚至超越8B模型，挑戰部分30B+及封閉源碼LLM」。

這對普及性影響深遠。運行30B+模型通常需昂貴的多GPU配置或雲端API成本，而4B模型可在單張消費級GPU上運行，實現本地部署，無API費用且數據完全私有。

裝置端代理革命

官方公告中提到「有效突破裝置端代理性能瓶頸」值得強調。裝置端AI——在手機、筆電及邊緣設備本地運行模型——長期受限於小模型能力。AgentCPM-Explore證明4B模型能處理複雜代理任務，或將催生新一代完全本地運行的個人AI助理。

代理研究民主化

隨著AgentRL、AgentDock與AgentToLeaP的完整發布，OpenBMB大幅降低了代理研究門檻。研究生、獨立研究者及小團隊如今可無需企業級基礎設施，輕鬆嘗試代理訓練與評估。

硬體需求：本地運行

AgentCPM-Explore相較其能力，硬體需求相當親民。

最低需求

基本推理與測試：

GPU VRAM：8-16GB（配合量化）
系統RAM：16GB
存儲空間：約10GB模型文件

這意味著AgentCPM-Explore可在RTX 3060（12GB）或RTX 4060（8GB）等消費級硬體上運行，方便個人研究者與愛好者使用。

多GPU配置

生產部署需最大吞吐量時：

配置：2-4張GPU，採用張量並行
總VRAM：32GB以上
用途：高併發代理服務

僅CPU推理

理論上可僅用CPU運行AgentCPM-Explore，但不建議。模型的代理能力——多次工具調用、長推理鏈與動態策略調整——需GPU快速推理。CPU推理速度過慢，無法滿足實際代理任務需求。

軟體前置條件

安裝AgentCPM-Explore前，請確保環境符合以下要求。

作業系統

Linux：Ubuntu 22.04 LTS或更新版本（推薦）
Windows：Windows 11搭配WSL2
macOS：Apple Silicon（M1/M2/M3 Pro/Max）可用，但工具支持有限

Python環境

Python：3.10或更新（推薦3.11）
CUDA：12.1或更新（NVIDIA GPU）
Git：用於克隆倉庫

必要套件

# 建立虛擬環境
python -m venv agentcpm-env
source agentcpm-env/bin/activate  # Linux/macOS
# 或：agentcpm-env\Scripts\activate  # Windows

# 安裝核心依賴
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  # 用於工具調用

選用但推薦

完整AgentCPM生態系統：

# AgentDock工具沙箱管理
# 參見：https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentDock

# AgentRL強化學習訓練
# 參見：https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentRL

# AgentToLeaP評估平台
# 參見：https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentToLeaP

方法一：基本Transformers用法

使用Hugging Face Transformers庫是入門AgentCPM-Explore最簡單的方式。

步驟1：下載模型

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL_NAME = "openbmb/AgentCPM-Explore"

# 載入分詞器
print("載入分詞器中...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)

# 載入模型
print("載入模型（可能需幾分鐘）...")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)

print("模型載入成功！")

步驟2：執行基本推理

import torch

# 準備輸入 - 代理風格任務
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是AgentCPM-Explore，一個能幹的AI代理。你可以使用工具完成複雜任務。"},
    {"role": "user", "content": "研究並總結過去一個月量子計算的最新進展。包括重大突破、新興公司及應用。"}
]

# 應用聊天模板
input_text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

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

# 生成回應
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("代理回應：")
print(response)

步驟3：工具調用範例

# AgentCPM-Explore結構化工具調用範例
tool_calls = [
    {
        "name": "search_web",
        "arguments": {
            "query": "2026年1月量子計算突破",
            "num_results": 5
        }
    },
    {
        "name": "visit_url",
        "arguments": {
            "url": "https://example.com/quantum-news",
            "goal": "提取量子計算進展的關鍵信息"
        }
    }
]

# 實際中，你需實現這些工具並根據模型輸出調用

方法二：使用完整AgentCPM生態系統

對於生產級代理應用，完整AgentCPM生態系統提供強大基礎設施。

步驟1：設置AgentDock（工具沙箱）

AgentDock提供統一平台管理工具沙箱，採用Model Context Protocol (MCP)：

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/OpenBMB/AgentCPM.git
cd AgentCPM/AgentCPM-Explore/AgentDock

# 使用Docker Compose啟動
docker compose up -d

# 啟動以下服務：
# - 管理儀表板 (http://localhost:3000)
# - 資料庫 (PostgreSQL)
# - 工具節點
# - MCP伺服器 (http://localhost:8000)

步驟2：配置工具

編輯config.toml定義可用工具：

[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"

步驟3：運行快速入門示範

體驗AgentCPM-Explore能力最快方式：

# 進入AgentCPM-Explore目錄
cd AgentCPM-Explore

# 編輯quickstart.py配置
# 設定API金鑰、模型名稱及MCP伺服器URL

python quickstart.py

此操作將執行完整代理任務（預設查詢arXiv近期論文），展示：

多輪推理
工具調用
策略調整
結果綜合

步驟4：查看結果

執行後結果保存在outputs/quickstart_results/：

# 查看完整互動記錄
cat outputs/quickstart_results/dialog.json

# 包含：
# - 所有工具調用及結果
# - 推理鏈
# - 最終綜合

方法三：使用vLLM進行生產部署

對於高吞吐量生產部署，vLLM提供優化推理。

步驟1：安裝vLLM

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

步驟2：啟動模型服務

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

步驟3：API整合

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": "查找並分析arXiv上最新的代理系統AI研究論文，提供關鍵趨勢摘要。"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2000
)

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

性能優化

根據測試，以下策略可獲得AgentCPM-Explore最佳表現。

量化

在VRAM有限的GPU上運行：

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",
)

上下文長度優化

需要長上下文任務：

# 增加最大序列長度
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
    model_max_length=65536,  # 延長上下文
)

推理參數

不同用例配置：

# 創意探索
generation_config = {
    "temperature": 0.8,
    "top_p": 0.95,
    "max_tokens": 4096,
    "do_sample": True,
}

# 專注研究
research_config = {
    "temperature": 0.3,
    "top_p": 0.8,
    "max_tokens": 2048,
    "do_sample": True,
}

# 確定性回答
deterministic_config = {
    "temperature": 0.0,
    "max_tokens": 1024,
    "do_sample": False,
}

實際應用案例

測試中發現AgentCPM-Explore在多種應用場景中特別有效。

深度研究助理

AgentCPM-Explore擅長需要多信息源的長期研究任務：

任務：「研究融合能源發展現狀，包括近期里程碑、主要項目及預期時間表。」

AgentCPM-流程：
1. 搜尋近期融合能源新聞
2. 訪問關鍵研究機構網站
3. 多源交叉參考
4. 綜合整理時間線
5. 用原始資料驗證說法
6. 生成全面報告

基於網頁的事實提取

模型有效處理網頁瀏覽任務：

任務：「查找NVIDIA、AMD和Intel過去一週股價並分析趨勢。」

AgentCPM-流程：
1. 訪問各公司財經網站
2. 提取價格數據
3. 計算趨勢與百分比
4. 生成含視覺化的分析
5. 記錄影響價格的重要事件

多步問題解決

針對需工具使用的複雜推理任務：

任務：「計算美國平均駕駛者一年充電電動車的碳足跡，使用真實數據。」

AgentCPM-流程：
1. 搜尋平均EV能耗數據
2. 查找美國平均電力碳強度
3. 計算年度充電能量需求
4. 計算總碳排放
5. 與燃油車比較
6. 提供來源與方法論

與其他方案比較

了解AgentCPM-Explore與其他代理框架的差異，有助於選擇。

與通用LLM（GPT-4、Claude）

方面	AgentCPM-Explore 4B	GPT-4/Claude
參數量	4B	100B+
代理專屬訓練	廣泛	極少
工具使用優化	原生支持	通過API
本地部署	支持	不支持（僅API）
成本	免費（下載後）	按token計費
GAIA表現	63.9%	71-76%
網頁瀏覽	強	非常強
適合	定制代理部署	通用用途

與其他開源代理

方面	AgentCPM-Explore	30B代理模型
規模	4B	30B
硬體需求	單GPU	建議多GPU
GAIA	63.9%	70-75%
代理基礎設施	完整生態	不一
適合	高效部署	最大能力

與LangChain/AutoGPT框架

方面	AgentCPM-Explore	LangChain代理
方法	一體化模型	LLM + 編排
定制化	模型層級	框架層級
工具整合	原生支持	豐富庫
適合	完整解決方案	靈活原型

常見問題排解

根據測試經驗，以下是常見問題及解決方案。

CUDA記憶體不足

問題：「CUDA out of memory」錯誤

解決方案：

啟用量化：
```
load_in_4bit=True
```
批次大小降至1
清理GPU快取：torch.cuda.empty_cache()
減少上下文長度

首次生成緩慢

問題：首次回應比後續慢很多

原因：首次推理時模型編譯與記憶體分配

解決方案：用簡單請求預熱模型：

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

工具調用失敗

問題：模型未正確調用工具

解決方案：

確保系統提示中工具描述清晰
確認工具伺服器運行中（AgentDock）
驗證工具schema格式正確
先嘗試簡單工具調用，再逐步增加複雜度

輸出質量差

問題：回應不聚焦或幻覺

解決方案：

事實任務降低溫度（0.3-0.5）
提供更清晰的系統提示與任務指令
明確啟用思維鏈推理
在提示中加入驗證步驟

安裝失敗

問題：套件安裝錯誤

解決方案：

建立全新虛擬環境
先安裝對應CUDA版本的PyTorch
更新pip：pip install --upgrade pip
逐一安裝依賴以定位問題

免費測試選項

重要說明：與多數商業AI模型不同，AgentCPM-Explore目前無免費網頁Demo或託管試用，主要設計為本地部署。以下是可用選項：

本地快速入門（推薦，真正免費）

最可靠且唯一真正免費的測試方式是本地Docker運行：

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/OpenBMB/AgentCPM.git
cd AgentCPM/AgentCPM-Explore

# 拉取預配置Docker映像
docker pull yuyangfu/agenttoleap-eval:v1.0

# 啟動容器並支持GPU
docker run -dit --name agenttoleap --gpus all --network host \
  -v $(pwd):/workspace yuyangfu/agenttoleap-eval:v1.0

# 進入容器
docker exec -it agenttoleap /bin/bash
cd /workspace

# 運行快速入門示範
python quickstart.py