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arxiv.org·2026/10/20·Wenjie Lou / Tianshuo Peng 等
Sage-A1.5 是在 Agents-A1 上构建的 35B MoE 智能体模型,针对长程任务中的重复搜索与错误累积,把 Agentic Orchestration(分解并并行委派子代理、整合结果)和 Agentic Verification(停滞或关键结论处自查证据并调整行动)训练进自身执行策略。其训练先构建搜索、编码、科学、真实工作流等多域教师,再用多域 SFT 与混合奖励 RL、多教师在线蒸馏统一。作者报告其在全部十二个基准上追平或超过同尺寸的 Agents-A1 与 Ornith-1.5:开启编排后 BrowseComp 升至 82.8;ALE-CLI 得 19.0% 列 35B 级第一;PinchBench 以 90.0 居全部系统首位。案例展示本地量化部署、并行调查 YouTube 频道、产出 Navier–Stokes 报告及 CritPt 自纠。局限是编排与验证训练仍偏搜索和综述,长轨迹上下文开销高,统一模型未完全保留各教师峰值能力,科学验证依赖计算模拟而非物理实验。
为什么重要 给长时程 agent 提供了一个 35B 级可本地部署的路线:不靠外置规则,而把编排与验证做成模型自身能力适合 做长时程 agent、本地部署、科学计算自动化的 AI 工程与研究团队
在本报告中,我们介绍 Sage-A1.5,这是一个 35B 的 Mixture-of-Experts 智能体模型,它在 A1 的基础上通过自适应能力组合来推进长程问题求解。与 A1 相比,Sage-A1.5 不仅学习求解单个任务,还学习在执行过程中组织工作并修正其方法。Sage-A1.5 重点体现了三项改进:智能体编排、验证和开放科学发现。
首先,智能体编排通过任务委派以及具有隔离上下文的子智能体之间的并行协作,扩展了单智能体执行,使复杂任务能够被分解并并发处理,在支持高效执行的同时减少并发子智能体之间的干扰。其次,智能体验证通过进度检查、证据验证和反思性策略修正来增强长程可靠性,使智能体能够识别无成效的搜索路径并采取替代方法。
第三,开放科学发现将智能体能力从回答预定义问题扩展到开展探索性研究,将科学探究与交互式分析以及可检查的研究产物相连接。我们通过复杂的智能体任务和多学科科学应用展示了这些能力。此外,我们希望 Sage-A1.5 为社区提供一个易于获取的开放科学发现基础,为从长程任务执行走向协作式、可验证、可检查的科学探索提供一条切实可行的路径。
In this report, we introduce Sage-A1.5, a 35B Mixture-of-Experts agentic model that builds on A1 to advance long-horizon problem solving through adaptive capability composition.
Compared with A1, Sage-A1.5 learns not only to solve individual tasks, but also to organize work and revise its approach during execution.
Sage-A1.5 highlights three improvements: agentic orchestration, verification, and open scientific discovery.
First, agentic orchestration extends single-agent execution through task delegation and parallel collaboration among subagents with isolated contexts, enabling complex tasks to be decomposed and addressed concurrently and supporting efficient execution while reducing interference across concurrent subagents.
Second, agentic verification strengthens long-horizon reliability through progress checking, evidence validation, and reflective strategy revision, allowing the agent to recognize unproductive search paths and pursue alternative approaches.
Third, open scientific discovery extends agentic capabilities beyond answering predefined questions to conducting exploratory research, connecting scientific inquiry with interactive analysis and inspectable research artifacts.
We showcase these capabilities through complicated agentic tasks and multidisciplinary scientific applications.
Besides, we hope Sage-A1.5 provides the community with an accessible foundation for open scientific discovery, offering a practical path from long-horizon task execution to collaborative, verifiable, and inspectable scientific exploration.
PinchBench
全系统第一
MLE教师奖牌率
基座 37.88%
Verify模式
normal 81.0
BrowseComp编排增益
81.7→82.8
注释 · 数据来自 §3.2 与表 5/6,均为原文报告值出自 §3.2、表 5/6



EVIDENCE / METHODS
表格
FS-R 从 2.5 到 70.0、CMT 从 20.0 到 84.0,研究级任务增益最大
| 模型 | HLE w/ tools | HiPhO | FS-O | FS-R |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.5-35B-A3B | 47.4 | 37.0 | 64.5 | 2.5 |
| Science-enhanced Teacher | 56.8 | 49.7 | 89.0 | 70.0 |
注释 · 表 2 展示了科学增强教师 SFT 前(Qwen3.5-35B-A3B)与 SFT 后六个基准的准确率出自 表 2
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