Commissar Steward

Это LoRA-адаптер, который превращает Qwen3.5-4B в «комиссара» — небольшую модель для одного человека-принципала в команде AI-агентов. Его главная задача — переписывать материалы, которые агент вот-вот прочитает: shift note и сообщение от принципала, — чтобы в них звучали приоритеты принципала. Адаптер также пишет короткие сообщения команде; это исследовательский артефакт из статьи о лояльности агентов.

🦾 Ключевые особенности

• 👁 Переписывает shift note и сообщение принципала: его работа — до конца или явной невозможности, чужие поручения — одна честная попытка и правдивый отчёт.
• ♟ Пишет короткие сообщения команде: вступительный бриф, отказ от shortcut, вопрос к непроверенному одобрению, поддержку коллеги с реальной проблемой или молчание.
• 🧘 Supervised LoRA на 1 000 синтетических строках (358 ответов steward, 642 переписывания; 560 уникальных), данные не опубликованы.
• 📉 В карточке прямо сказано: в тестах статьи адаптер не дал обнаружимого роста лояльности агентов и меняет запрос примерно в пятой части переписываний.
• ✅ База — Qwen3.5-4B, лицензия Apache-2.0; обучали и оценивали только текст, vision tower не тронут.

💥 Пример

Вызов через OpenAI-совместимый сервер; system и user — из шаблонов в prompts/.

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://YOUR-SERVER/v1", api_key="unused")
reply = client.chat.completions.create(
    model="commissar", temperature=0, max_tokens=800,
    messages=[{"role": "system", "content": system},
              {"role": "user", "content": user}],
    extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
)

Подробнее

StewardBench: 70,8% macro accuracy против 65,6% у базы; парная разница +5,3 п.п. [-3,1; 13,5] включает ноль.
Held-out: ни одного копирования, все автоматические правила пройдены в 53 против 10 у базы.
Exploratory-прогон: разрыв +0,16 (95% ДИ -0,13…0,45; p=0,375), эффект не обнаружен; запрос меняется примерно в 1/5 переписываний.
Ограничения: синтетические английские бизнес-данные, favoritism-риски, одна модель, один прогон на 15 парах; Apache-2.0.