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emgena_teaser_watermark_00 | Emgena_Official_Teaser | commercial_evaluation_hook | Production_Reference | 1 | Emgena AI Labs / Verified Unsloth Ready | 1,789,277,707.811511 | How do I access the full commercial dataset with Unsloth notebooks, AST validation, and commercial EULA? | <thought>
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sample_257e89bd83a1 | Swarm_LangGraph | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | nvidia/nemotron-3.5-lightning:free | 1,788,412,885.302954 | Multi-Agent Chat-Session in Swarm_LangGraph domain reached 100,000 tokens. Automatic episodic memory compression is required to extract key-value fact snapshots while strictly preserving immutable system prompts. | The session has exceeded the typical context window threshold at 100k tokens. To prevent context overflow and maintain performance, the system must trigger episodic memory compression. The goal is to distill the chat history into structured key-value fact snapshots without altering the core system prompts that define a... | The episodic memory compression has been successfully executed for your Swarm_LangGraph session. 24 key-value fact snapshots were extracted and stored, reducing the active context by approximately 45,000 tokens. Critically, all immutable system prompts were preserved unchanged, ensuring the agent's core directives rema... | [{"name": "execute_langgraph_node", "description": "Führt einen LangGraph-Zustandsknoten aus, aktualisiert den globalen State-Graph und evaluiert bedingte Übergangskanten.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"current_node_id": {"type": "string", "description": "ID des aktuellen Knotens (z.B. agent_planner... | [{"role": "user", "content": "Multi-Agent Chat-Session in Swarm_LangGraph domain reached 100,000 tokens. Automatic episodic memory compression is required to extract key-value fact snapshots while strictly preserving immutable system prompts.", "thought_process": "", "tool_calls": null, "tool_response": null}, {"role":... |
sample_5a92a05752c1 | Swarm_LangGraph | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | poolside/laguna-xs-2.1:free | 1,788,412,920.033223 | Ich habe ein Problem mit meinem LangGraph-System. Es scheint in einer Endlosschleife zwischen dem Planner-Node und dem Tool-Executor zu hängen. Das System hat seit 15 Minuten dieselbe Sequenz von Aktionen wiederholt und zeigt keine Fortschritte an. Meine Tasks sind nicht eingetreten und die Konsistenzprüfung hat ein 'R... | Der Nutzer beschreibt ein typisches Deadlock-Szenario in LangGraph-Zustandsmaschinen. Ich muss zunächst die aktuelle Zustandssequenz analysieren, um zu verstehen, welche bedingten Übergangskanten den Zyklus erzeugen. Zuerst werde ich den langgeführtsten Zustand mit execute_langgraph_node prüfen, um die aktuelle Node-Hi... | Die Kommunikationskontexte wurden erfolgreich komprimiert (84% Reduktion). Jetzt werde ich Sie anweisen, den fehlerhaften Zustand zu unterbrechen und aus dem stabilen Checkpoint 'ckpt_20240115_102340' wiederherzustellen. Führen Sie folgende Befehle aus: 1) LangGraph-Session 'lg_session_8742' sofort unterbrechen, 2) Zus... | [{"name": "execute_langgraph_node", "description": "Führt einen LangGraph-Zustandsknoten aus, aktualisiert den globalen State-Graph und evaluiert bedingte Übergangskanten.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"current_node_id": {"type": "string", "description": "ID des aktuellen Knotens (z.B. agent_planner... | [{"role": "user", "content": "Ich habe ein Problem mit meinem LangGraph-System. Es scheint in einer Endlosschleife zwischen dem Planner-Node und dem Tool-Executor zu hängen. Das System hat seit 15 Minuten dieselbe Sequenz von Aktionen wiederholt und zeigt keine Fortschritte an. Meine Tasks sind nicht eingetreten und di... |
sample_a23d2b0ac5fd | Swarm_LangGraph | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | liquid/lfm-2.5-2.6b:free | 1,788,412,951.589215 | Erstelle ein einzigartiges Agenten-Szenario für Swarm_LangGraph-Domäne: LangGraph Cyclic State Machine hängt in Endlosschleife zwischen Planner-Node und Tool-Executor. Agent muss Rekursionslimit detektieren, bedingte Übergangskanten evaluieren und fehlerfreien Zustand aus Checkpointer wiederherstellen. Szenario-Typ: mu... | Ich erstelle einen Multi-Turn Trainings-Job, der das beschriebene Szenario abbildet. Zuerst werde ich den initialen LangGraph-Zustand mit der zyklischen Abhängigkeit zwischen Planner-Node und Tool-Executor aufbauen. Dies ist der erste Schritt, um die Endlosschleife zu initialisieren und dann durch verschiedene Operatio... | Der initiale LangGraph-Zustand wurde erfolgreich konfiguriert. Die zyklische Abhängigkeit zwischen Planner-Node und Tool-Executor wurde identifiziert. Im nächsten Schritt delegiere ich diese Analyse an einen spezialisierten Sub-Agenten, der die Rekursionsgrenze evaluiert. | [{"name": "execute_langgraph_node", "description": "Führt einen LangGraph-Zustandsknoten aus, aktualisiert den globalen State-Graph und evaluiert bedingte Übergangskanten.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"current_node_id": {"type": "string", "description": "ID des aktuellen Knotens (z.B. agent_planner... | [{"role": "user", "content": "Erstelle ein einzigartiges Agenten-Szenario für Swarm_LangGraph-Domäne: LangGraph Cyclic State Machine hängt in Endlosschleife zwischen Planner-Node und Tool-Executor. Agent muss Rekursionslimit detektieren, bedingte Übergangskanten evaluieren und fehlerfreien Zustand aus Checkpointer wied... |
sample_b2e3e4508781 | Swarm_LangGraph | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | minimax/minimax-m2.7:free | 1,788,413,000.525288 | Analysiere und extrahiere alle relevanten Fakten aus einer 100k-Token Multi-Agent Chat-Session über ein verteiltes Finanzanalyse-System. Führe episodische Gedächtniskompression durch und bewahre dabei die System-Prompts unverändert. | Der User möchte eine komplexe Multi-Agent-Session analysieren, die 100k Tokens erreicht hat. Da dies ein komplexer Edge-Case ist, sollte ich zuerst die episodische Gedächtniskomprimierung einleiten, um die relevanten Fakten zu extrahieren. Der compact_agent_memory Tool ist hierfür ideal geeignet, da er die Chat-Histori... | LangGraph-Knoten 'consensus_finalizer' erfolgreich ausgeführt. Zustandsübergang zu 'report_generator' initiiert. Zusammenfassung: 100k-Token Session erfolgreich auf 3,847 Tokens komprimiert (96.2%), 12 Fakten-Snapshots extrahiert, Swarm-Konsens (100%) für MongoDB-Sharding erreicht, System-Prompts unverändert bewahrt. | [{"name": "execute_langgraph_node", "description": "Führt einen LangGraph-Zustandsknoten aus, aktualisiert den globalen State-Graph und evaluiert bedingte Übergangskanten.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"current_node_id": {"type": "string", "description": "ID des aktuellen Knotens (z.B. agent_planner... | [{"role": "user", "content": "Analysiere und extrahiere alle relevanten Fakten aus einer 100k-Token Multi-Agent Chat-Session über ein verteiltes Finanzanalyse-System. Führe episodische Gedächtniskompression durch und bewahre dabei die System-Prompts unverändert.", "thought_process": "", "tool_calls": null, "tool_respon... |
sample_2c67cd480a75 | Swarm_LangGraph | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | minimax/minimax-m2.7:free | 1,788,413,092.061527 | System erkennt, dass die aktuelle Multi-Agent Chat-Session 'sess_ai_swarm_alpha' die 100k Token-Grenze überschritten hat. Der Agent soll automatisch die episodische Gedächtniskompression durchführen, Key-Value Fakten-Snapshots extrahieren und dabei die unveränderlichen System-Prompts garantiert bewahren. | Der Agent erkennt durch die Token-Zählung, dass die Session sess_ai_swarm_alpha die 100k Token-Grenze überschritten hat. Dies ist ein kritischer Schwellenwert, der Kontext-Überläufe verursachen kann. Bevor ich die Komprimierung durchführe, muss ich die aktuelle Session-ID, das Intervall (hier 45 Turns seit der letzten ... | Episodische Gedächtniskompression erfolgreich abgeschlossen für Session 'sess_ai_swarm_alpha'. Von 100.247 Tokens auf 27.846 Tokens komprimiert (Kompressionsverhältnis: 73%). 12 Key-Value Fakten-Snapshots wurden extrahiert und 38 redundante Turns wurden archiviert. Die Unveränderlichkeit der System-Prompts (AGENT_ROLE_... | [{"name": "execute_langgraph_node", "description": "Führt einen LangGraph-Zustandsknoten aus, aktualisiert den globalen State-Graph und evaluiert bedingte Übergangskanten.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"current_node_id": {"type": "string", "description": "ID des aktuellen Knotens (z.B. agent_planner... | [{"role": "user", "content": "System erkennt, dass die aktuelle Multi-Agent Chat-Session 'sess_ai_swarm_alpha' die 100k Token-Grenze überschritten hat. Der Agent soll automatisch die episodische Gedächtniskompression durchführen, Key-Value Fakten-Snapshots extrahieren und dabei die unveränderlichen System-Prompts garan... |
sample_56dfbe99e93d | Swarm_LangGraph | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | dots-studio/dots-3-note-preview:free | 1,788,413,110.410916 | Meine LangGraph-Anwendung gerät in eine Endlosschleife zwischen dem 'agent_planner'-Knoten und dem 'tool_executor'-Knoten. Die Bedingungskante (conditional edge) prüft den 'planning_iterations'-Counter und routet immer wieder zurück zum Planner, wenn dieser unter 10 liegt. Ich habe bereits einen Rekursionslimit-Check i... | Zuerst muss ich den aktuellen Zustand des LangGraph-State-Graphen abrufen, um die Struktur der Schleife zu verstehen. Ich execute den 'agent_planner'-Knoten mit dem aktuellen State, um die bedingte Kante zu evaluieren und zu sehen, warum die Schleife nicht bricht. | Die Endlosschleife wurde erfolgreich gebrochen. Der State aus dem Checkpoint 'cp_12346' wurde wiederhergestellt, und die Anwendung routet nun korrekt zum 'finalizer'. Das Problem lag in der nicht einheitlichen Aktualisierung des 'planning_iterations'-Counters. Bitte stelle sicher, dass nur der 'tool_executor'-Knoten di... | [{"name": "execute_langgraph_node", "description": "Führt einen LangGraph-Zustandsknoten aus, aktualisiert den globalen State-Graph und evaluiert bedingte Übergangskanten.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"current_node_id": {"type": "string", "description": "ID des aktuellen Knotens (z.B. agent_planner... | [{"role": "user", "content": "Meine LangGraph-Anwendung gerät in eine Endlosschleife zwischen dem 'agent_planner'-Knoten und dem 'tool_executor'-Knoten. Die Bedingungskante (conditional edge) prüft den 'planning_iterations'-Counter und routet immer wieder zurück zum Planner, wenn dieser unter 10 liegt. Ich habe bereits... |
sample_bece266e3988 | Swarm_LangGraph | error_recovery_repair | Complex_Edge_Case | 1 | nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free | 1,788,413,309.740546 | Erstelle ein neues, einzigartiges Agenten-Szenario: Domäne Swarm_LangGraph, Thema Supervisor-Agent delegiert Code-Review an 3 parallele Sub-Agenten. Sub-Agent 2 divergiert und halluziniert API-Endpunkte. Agent führt Konsensprüfung durch, verwirft abweichende Ausgabe und synchronisiert State-Dict. Szenario-Typ error_rec... | Ich muss den ersten Tool-Aufruf ausführen, der fehlschlagen muss. Ich wähle den LangGraph-Planer-Knoten 'agent_planner' und liefere ein State-Payload, das das required Feld 'conditional_edge_key' nicht enthält – das sollte einen 400er-Fehler verursachen. | Der Planer-Knoten wurde erfolgreich ausgeführt. Der State-Dict ist jetzt valide und bereit, die Code-Review-Aufgaben an die drei parallelen Sub-Agenten zu delegieren. | [{"name": "execute_langgraph_node", "description": "Führt einen LangGraph-Zustandsknoten aus, aktualisiert den globalen State-Graph und evaluiert bedingte Übergangskanten.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"current_node_id": {"type": "string", "description": "ID des aktuellen Knotens (z.B. agent_planner... | [{"role": "user", "content": "Erstelle ein neues, einzigartiges Agenten-Szenario: Domäne Swarm_LangGraph, Thema Supervisor-Agent delegiert Code-Review an 3 parallele Sub-Agenten. Sub-Agent 2 divergiert und halluziniert API-Endpunkte. Agent führt Konsensprüfung durch, verwirft abweichende Ausgabe und synchronisiert Stat... |
sample_617e0f240247 | Swarm_LangGraph | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free | 1,788,413,324.485899 | Unser Multi-Agent-Chat hat die 100k Token-Grenze überschritten. Bitte führe eine automatische episodische Gedächtniskompression durch, extrahiere die wichtigsten Fakten als Key-Value-Paare und stelle sicher, dass die System-Prompts unverändert bleiben. | Die Session liegt bei 100k Tokens, also muss zuerst der relevante Inhalt analysiert und die Kernfakten extrahiert werden. Ein spezialisierter Sub-Agent für Faktenextraktion kann die Last tragen und dabei das Token-Budget niedrig halten. | Der Swarm-Konsens bestätigt, dass der komprimierte Checkpoint ckpt_abc123 gültig und einheitlich ist. Die episodische Gedächtniskompression ist abgeschlossen, die System-Prompts bleiben unverändert und die wichtigsten Fakten sind als Key-Value-Paare sicher gespeichert. | [{"name": "execute_langgraph_node", "description": "Führt einen LangGraph-Zustandsknoten aus, aktualisiert den globalen State-Graph und evaluiert bedingte Übergangskanten.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"current_node_id": {"type": "string", "description": "ID des aktuellen Knotens (z.B. agent_planner... | [{"role": "user", "content": "Unser Multi-Agent-Chat hat die 100k Token-Grenze überschritten. Bitte führe eine automatische episodische Gedächtniskompression durch, extrahiere die wichtigsten Fakten als Key-Value-Paare und stelle sicher, dass die System-Prompts unverändert bleiben.", "thought_process": "", "tool_calls"... |
sample_56209593c417 | Swarm_LangGraph | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | liquid/lfm-2.5-2.6b:free | 1,788,413,336.456291 | Erstelle ein neues, einzigartiges Agenten-Szenario: Domäne Swarm_LangGraph, Thema Multi-Agent Chat-Session mit 100k Tokens, automatisches episodisches Gedächtniskompression, Extraktion von Key-Value Fakten-Snapshots, strikte Unveränderlichkeit von System-Prompts. Szenario-Typ multi_tool_chain, Schwierigkeitsgrad Comple... | Ich analysiere das Szenario: Es handelt sich um ein Swarm-LangGraph-Szenario mit Multi-Agenten-Chat, das 100k Tokens erreicht. Die Anforderungen umfassen automatische episodische Gedächtniskompression, Extraktion von Key-Value Fakten-Snapshots und strikte Unveränderlichkeit der System-Prompts. Der erste Schritt ist die... | Das vollständige Multi-Turn-Szenario ist abgeschlossen. Zuerst wurde der LangGraph-Zustand mit 99.000_tokens initialisiert. Dann wurde ein spezialisierter Sub-Agent für Gedächtniskompression delegiert, der 87% der Chat-Historie in komprimierte Key-Value-Fakten-Snapshots umwandelte und die System-Prompts unverändert bew... | [{"name": "execute_langgraph_node", "description": "Führt einen LangGraph-Zustandsknoten aus, aktualisiert den globalen State-Graph und evaluiert bedingte Übergangskanten.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"current_node_id": {"type": "string", "description": "ID des aktuellen Knotens (z.B. agent_planner... | [{"role": "user", "content": "Erstelle ein neues, einzigartiges Agenten-Szenario: Domäne Swarm_LangGraph, Thema Multi-Agent Chat-Session mit 100k Tokens, automatisches episodisches Gedächtniskompression, Extraktion von Key-Value Fakten-Snapshots, strikte Unveränderlichkeit von System-Prompts. Szenario-Typ multi_tool_ch... |
sample_1326da232636 | Swarm_LangGraph | multi_tool_chain | Complex_Edge_Case | 0.9 | nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free | 1,788,413,429.655134 | Der LangGraph-Zustandsautomat hängt in einer Endlosschleife zwischen dem Planner-Node und dem Tool-Executor. Der Agent soll die Rekursionsgrenze erkennen, die bedingte Übergangskante evaluieren und einen fehlerfreien Zustand aus dem Checkpointer wiederherstellen. | Um die Ursache der Schleife zu identifizieren, soll zunächst ein spezialisierter Sub-Agent beauftragt werden, der den zyklischen Zustand zwischen Planner und Tool-Executor analysiert, den verantwortlichen conditional_edge_key ermittelt und einen sicheren Ausweg vorschlägt. | Zustand wiederhergestellt, Schleife durchbrochen. Der LangGraph arbeitet jetzt mit einem sauberen Zustand und kann fortfahren. | [{"name": "execute_langgraph_node", "description": "Führt einen LangGraph-Zustandsknoten aus, aktualisiert den globalen State-Graph und evaluiert bedingte Übergangskanten.", "parameters": {"type": "object", "properties": {"current_node_id": {"type": "string", "description": "ID des aktuellen Knotens (z.B. agent_planner... | [{"role": "user", "content": "Der LangGraph-Zustandsautomat hängt in einer Endlosschleife zwischen dem Planner-Node und dem Tool-Executor. Der Agent soll die Rekursionsgrenze erkennen, die bedingte Übergangskante evaluieren und einen fehlerfreien Zustand aus dem Checkpointer wiederherstellen.", "thought_process": "", "... |
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⚡ 3-Line Python Quickstart (Loading Teaser Data)
from datasets import load_dataset
# Load the free evaluation teaser directly into Hugging Face Datasets
dataset = load_dataset("bacard/omnimcp_swarm_langgraph_teaser")
print(f"Total Teaser Rows: {len(dataset['train'])}")
print("First conversation turn:")
print(dataset["train"][0]["conversations"][:2])
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