minimax agent核心信息需从arxiv论文与github sdk协同提取：架构含强制启用的latency-aware scheduler模块；工具调用协议需据伪代码加中文注释；训练分三阶段，stage 2超参含batch_size=64、γ=0.995及reward_scale=10×stage 1值。
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你需要快速从MiniMax官方技术博客、GitHub仓库和arXiv预印本中提取Agent相关论文的核心信息，包括模型架构设计动机、关键训练阶段划分、推理时的工具调用协议细节，避免手动复制粘贴导致的版本错乱或段落截断。
定位原始论文与配套材料
打开arXiv.org → 在搜索框输入“MiniMax Agent” → 点击最新提交日期的条目（通常标题含“v2”或“Technical Report”字样）→ 向下滚动至“Related Work”下方的“Supplementary Materials”链接 → 【务必点击右侧的PDF图标而非HTML按钮，否则无法加载附录中的API schema图】。
新开一个浏览器标签页 → 访问MiniMax GitHub组织主页 → 进入“minimax-inc/agent-sdk”仓库 → 切换到“releases”标签页 → 找到与论文发布日期最接近的tag（如“v0.4.2-rc1”）→ 点击该tag右侧的“Assets”展开列表 → 下载名为“agent-design-spec.pdf”的文件。
提取架构图与模块定义
方法一：用Adobe Acrobat打开论文PDF → 使用“选择工具”框选Figure 3（典型为三层结构图）→ 右键→“复制图像”→ 粘贴到空白PPT页面中 → 调整大小后另存为PNG。
方法二：在论文PDF中按Ctrl+F搜索关键词“tool calling protocol” → 定位到Section 4.2末尾的伪代码块 → 用鼠标拖选整段代码 → 复制 → 粘贴到VS Code中 → 安装“Better Comments”插件 → 将以“//”开头的注释行全部替换为中文说明（例如将“// validate tool name against whitelist”改为“// 校验工具名是否在白名单内，否则拒绝执行”）。
注意：Figure 3右下角的小字号标注“Latency-aware scheduler”不是可选模块，而是强制启用组件，【若在整理文档中遗漏该模块描述，会导致后续复现实验时调度延迟超标】。
整理训练阶段关键参数
第一步：在论文PDF中搜索“Stage 2: Tool-Augmented RL” → 找到包含“batch_size=64, γ=0.995”的表格 → 截图并标注“Stage 2超参”。
第二步：切换到GitHub仓库的“configs/”目录 → 打开“rl_stage2.yaml” → 复制其中learning_rate、num_updates_per_iter、reward_scale三行 → 在Excel中新建两列：“参数名”“论文值”，填入对应内容。
第三步：回到论文PDF → 搜索“reward scaling factor” → 定位到Footnote 7 → 发现原文写明“reward_scale is set to 10× the value in Stage 1” → 立即返回Excel，在“reward_scale”对应行右侧新增一列“推导依据”，填入该脚注原文。
