STS 方法主要解决什么问题？
它旨在解决企业 AI 中工具调用代理训练和评估所需数据难以大规模获取的问题，尤其是受业务、法律、系统数据和数据库模式限制的场景。
Synthesis Through Simulation: Generating Coherent Enterprise Data via Scalable Agent-System Interaction
（翻译）通过仿真实现合成：经由可扩展的代理-系统交互生成连贯的企业数据
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2610.10549: Synthesis Through Simulation: Generating Coherent Enterprise Data via Scalable Agent-System Interaction
AI 摘要
这篇 arXiv 论文提出 Synthesis Through Simulation（STS），一种无需数据库模式的数据合成范式，让 LLM 代理在模拟企业环境中通过受策略约束的 API 执行操作生成数据。论文称其可保证结构有效性，并开源框架、十个环境和生成数据集。
AI 问答
STS 如何生成企业数据？
论文描述的方法让 LLM 代理在模拟企业环境中，通过受策略约束的 API 执行操作来生成数据，而不是依赖已有数据库模式。
论文是否提供了开源资源？
是。摘要称作者开源了完整框架、十个模拟环境以及生成的数据集，并提供了 GitHub 链接。
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