AutoTrainess提出一个用于自主后训练的语言模型智能体，将规划、数据准备、训练、评估和实验记录封装为代理—计算机接口与显式工作流、规则和执行约束。在PostTrainBench上，GPT-5.4（Codex）取得26.94分，高于CLI-only基线的23.21；在不同模型与工具链上，DeepSeek-V4-Flash（OpenCode）从12.13提升至19.58。
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