首页快手KwaiKAT发布KAT-Coder-Pro V2.5，这是国内首个面向端到端项目的代理式编码模型
今天，KwaiKAT团队正式发布了其旗舰级代理式编程模型——KAT-Coder-Pro V2.5。该新版本在三个关键维度上进行了系统性升级：长期工程能力、通用代理能力以及大规模代理强化学习系统。 其目标是实现从简单的代码补全，向能够独立处理完整软件工程任务和复杂业务工作流的AI代理的进化。
在长期工程能力方面，团队构建了定制化的 AutoBuilder 自动化管道。这将创建可运行代码库环境的成功率从行业平均水平的约 16.5% 提升至 57.2%，覆盖 12 种编程语言和超过 10 万个经过验证的真实代码库环境。 此外，高价值的失败轨迹会被回收为训练数据，使模型能够掌握跨文件定位、遵循项目规范以及自我调试测试等能力。
针对通用代理能力，KwaiKAT 开发了 KwaiClawEnv 系统——一个动态扩展的工具池。该系统从真实的业务任务中衍生出大量复杂工作流，并通过双重过滤机制保留高质量的训练轨迹。 该系统涵盖数据分析、跨系统集成和批量文档处理等场景，支持超过10个步骤的任务执行。
在训练方面，团队摒弃了纯粹的监督式微调，转而采用大规模代理强化学习。他们利用“Harness Scaling”技术在多个主流代理框架上进行训练，从而避免了对单一交互格式的过拟合。 为解决长期任务中的权重分配问题，引入了非对称 PPO 架构。设计了分层奖励机制（核心任务结果 + 行为规范约束 + 失败探索激励），以平衡有效性和鲁棒性。 该模型还采用了 MOPD 多教师在线策略蒸馏技术，整合了五大专家模型的能力：长期工程、通用代理、终端使用、前端美学和通用知识。因此，单一模型现可处理多种场景——编写代码、运行工作流以及生成前端页面——而无需切换。
官方评估数据表明：在代码工程领域，SWE-Bench Pro得分为65.2，内部KAT Code Bench得分为53.1，能够直接处理完整的Issues，无需手动分解。 在 Agentic 任务方面，PinchBench 得分为 94.2，内部 KAT Claw Bench 得分为 85.5，展现出卓越的全流程稳定性。
KAT-Coder-Pro V2.5 现已在 StreamLake 平台（streamlake.com）全面上线。该平台开放 API 申请及技术文档访问，团队还发布了技术报告并开设了开发者交流群组。
网址：https://streamlake.com/product/kat-coder
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