您可以定义或直接接入自己的 agent loop、工具、reward 和训练数据，其余交给 Osmosis 处理，最终为您交付在性能、成本与延迟上都能超越基础模型的专用模型。Documentation Index
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快速开始
Onboarding
设置平台 workspace、GitHub repository、本地 clone 和 CLI session。
运行 Multiply 示例
Onboarding 后，运行已知可用的 example，从 local eval 到训练。
创建自己的 Rollout
使用 AI coding agent 将任务或数据集转成已验证的 rollout。
平台概览
了解 workspace、训练任务、指标、deployments 和模型管理。
使用场景
数据提取
构建领域特定的提取模型，以基础模型或托管产品成本的几分之一，精确捕获任意文档的结构和内容。
工具使用
教会 AI agent 使用它们在生产环境中真正会用到的工具。由 Osmosis 驱动的 AI agent 即使在最复杂的多步骤、多工具任务中也能保持可靠。
代码生成
训练专用编码模型，实现领域特定语言、前端组件和测试的极速生成 —— 无需依赖大模型。
为什么选择 Osmosis
AI Agent 后训练
我们在平台中内置了原语和工具模块，让 Claude Code、Codex 等 coding agent 能够启动、监控并迭代训练任务。
强化微调
Osmosis 实现并运维着支撑高性能、高 GPU 利用率训练任务的 RL 算法与基础设施。
持续改进
Osmosis 与您的评估方案和 coding agent 集成，自动启动再训练任务 —— 无需工程师人工介入。