Agents-A1

Agents-A1

作为一个 35B 开放权重语言模型，负责多步骤智能体工作：规划、搜索、调用工具和科学推理。适合要把模型接入会调用工具的智能体的开发者。

由 InternScience 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Agents-A1 是一个专为智能体工作设计的 35B 混合专家语言模型。它面向长任务链上的搜索、软件工程、科学研究、遵循详细指令和调用工具。仓库里放的是 Hugging Face Transformers 格式的权重和配置文件。

适合谁：它适合要构建能规划、搜索和调用工具的智能体、并且能自己托管大模型的开发者和研究团队。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
软件 | 智能体开发者 | 把模型放在会调用工具和 API 的智能体循环后面 | 能读文件并运行代码解释器的编程助手
科学 | 研究小组 | 用它做借助工具的科学推理和专业问答 | 收集并比较资料来源的文献检索智能体
企业 IT | 平台团队 | 通过推理引擎部署它，作为内部助手 | 能遵守多条规则的内部助手
教育 | 实验室讲师 | 研究智能体如何规划步骤并根据结果调整 | 展示模型修改计划的课堂演示

如果你想要一个能在笔记本上跑的小模型，可以跳过这个。卡片说已经发布了 4B 模型。

用在哪里：

• Hugging Face Transformers
• vLLM 和 SGLang，卡片说它们与这个模型兼容
• Windows、macOS 或 Linux，只要能用 Python 下载文件
• Mac，使用卡片里归功于 mlx-community 的量化版本

使用场景 | 适合谁 | 能得到什么
长搜索任务 | 研究型智能体 | 把问题拆成步骤、并随结果调整的模型
调用工具 | 开发者 | 对 API、代码解释器和搜索引擎的函数调用
遵循指令 | 产品团队 | 同时满足多个限制条件的回答

如何设置：你需要装有 pip 的 Python，以及一台容得下大模型的机器。

• Python 和 pip
• BF16 权重约需 70.2 GB 磁盘，4 位约 17.6 GB，这是估算值
• 卡片提到的运行环境：Transformers、vLLM 或 SGLang

1. 用 pip 安装 Hugging Face 客户端。
2. 用 hf 命令下载这个仓库。
3. 在你的运行环境里加载这些文件。这里展示的卡片部分没有给出运行命令。

pip install -U huggingface_hub
hf download InternScience/Agents-A1

如何使用：模型在你的引擎里跑起来以后，你给它一个任务，并接上它该调用的工具。卡片说它会把任务拆成更小的步骤，提前规划，并在某一步返回意外结果时改变方向。

示例：你接上一个搜索工具，然后问：“关于这个话题，各个来源在哪些地方有分歧？”它会规划搜索，多次调用工具，读取返回的内容，然后写出对比。

新手与专家：可以把它看作一个很大的模型，调教成能行动的智能体，而不只是聊天。第一件可以试的小事，是上面的下载命令，或者小得多的量化版本。

卡片描述了三个训练阶段。先是覆盖所有领域的监督微调。然后每个领域训练一个教师模型。最后，一个学生模型通过在线策略蒸馏，同时向多个教师学习。它还用动作、观察和检查结果来构建训练数据。代价是体积，因为完整权重很大。

覆盖所有领域的监督微调
每个领域一个教师模型
多教师在线策略蒸馏
面向会用工具的智能体的 Agents-A1

注意事项：

• Other versions: Hugging Face 列出了别人做的 76 个量化版本和 5 个微调版本。
• Size: 权重约 35.1B 参数，格式为 Safetensors。

Title: 权重文件大小
BF16 权重: 70.2 GB
4 位权重（估算）: 17.6 GB

• License: Apache 2.0，许可证一行就是这样写的。
• Cost to run: 没有提到 API 密钥、账号或付费服务。你要为能装下权重的硬件付费。
• Data it reaches: 你接上的任何工具，比如 API、代码解释器和搜索引擎。模型本身只读取你的提示词。
• Not for: 这里展示的卡片部分没有列出禁止的用途。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 框架：transformers
• 参数量：35.1B
• Weights: about 70.2 GB in BF16; about 17.6 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：7,232
• 点赞：669
• 许可证：apache-2.0
• Quantized versions: 76
• Fine-tunes: 5
• 标签：transformers, safetensors, qwen3_5_moe, image-text-to-text, vision, agentic, text-generation, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/InternScience/Agents-A1
• 文件：https://huggingface.co/InternScience/Agents-A1/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download InternScience/Agents-A1

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。