연구진이 API 호출 LLM 에이전트 훈련을 위한 환경 제약 없는 합성 데이터 생성 방법을 제안했어요. API 사양만으로 에이전트와 상태 기반 환경 간의 상호 작용을 모방하는 경로를 생성해요. AppWorld 및 OfficeBench 벤치마크에서 성능 향상을 보여, 실행 가능한 환경 없이도 효과적인 감독을 생성할 수 있음을 입증했어요.
LLM이 디지털 세계 모델 역할을 하며, API 사양을 기반으로 다양한 작업을 생성하고, 교사 에이전트가 작업을 해결하면서 LLM 시뮬레이터가 API 응답을 생성해요. LLM 심판은 생성된 경로의 품질을 보장해요.
합성 데이터를 활용해 모델을 파인튜닝했을 때 상당한 성능 향상을 얻었으며, LLM 기반 API 시뮬레이션이 다양한 API 생태계에서 에이전트 훈련을 위한 실용적인 솔루션임을 입증했어요.