# Edge-Agent-Reasoning-WebSearch-260K

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/datasets/yatin-superintelligence-edge-agent-reasoning-websearch-260k
> 所属分类：datasets | 最近核验日期：2026-03-13 | 技术层级：L6

## 核心摘要

yatin-superintelligence 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 100K<n<1M。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L6"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/datasets/yatin-superintelligence/Edge-Agent-Reasoning-WebSearch-260K"}] |
| `updated` | 2026-03-13 |
| `episodes` | 263098 |
| `modalities` | ["文本", "三维", "图像", "document", "音频", "视频"] |
| `annotation_levels` | ["语言标注", "三维标注"] |
| `formats` | ["parquet"] |
| `license` | mit |
| `collection` | teleop |
| `hub_id` | yatin-superintelligence/Edge-Agent-Reasoning-WebSearch-260K |
| `hub_stats` | {"downloads": 5210, "likes": 54, "as_of": "2026-10-27"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/datasets/yatin-superintelligence/Edge-Agent-Reasoning-WebSearch-260K"] |

## 技术详解与生态说明

Edge-Agent-Reasoning-WebSearch-260K 是一个合成构建的数据集，面向小型本地模型和边缘部署代理，目标是训练模型在执行复杂、领域化指令前先做问题拆解、自我审计、歧义识别和检索规划。它强调让模型区分“自认为知道的内容”和“需要验证的内容”，并生成面向下游 RAG 或前沿模型的高密度 Web 搜索查询。 

数据集包含 260,293 行，统计列出用户提示约 42.6M tokens、agentic reasoning 约 646.9M tokens，全 schema 列约 692.1M tokens，格式为 Parquet。每行包含约 2,000 到 5,000 词的 agent_reasoning，按五阶段组织：理解请求、已知与不确定、请求歧义、回应前需确认事项、Web 搜索查询。

提示来源于一个 7 维组合矩阵，维度包括行业、职业角色、软件栈、任务类型、操作系统、难度和风险等级；覆盖 200+ 角色，并列出多种桌面、服务器、Linux、云终端、移动与专用环境。用途包括 reasoning fine-tuning、RAG 路由查询生成，以及拦截模糊提示并请求澄清。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face datasets yatin-superintelligence/Edge-Agent-Reasoning-WebSearch-260K](https://huggingface.co/datasets/yatin-superintelligence/Edge-Agent-Reasoning-WebSearch-260K)