AI Agent - arXivDaily 专题

2510.26167 2026-01-14 cs.AI cs.CL 90%

ToolRM: Towards Agentic Tool-Use Reward Modeling

ToolRM: 向代理工具使用奖励建模迈进

Renhao Li, Jianhong Tu, Yang Su, Yantao Liu, Fei Huang, Hamid Alinejad-Rokny, Derek F. Wong, Junyang Lin, Min Yang

机构 * University of Macau（澳门大学）； Qwen Team, Alibaba Inc.（阿里云Qwen团队）； UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校）； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所）

专题命中工具调用：tool-use(title,abstract)；agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 ToolRM通过构建高质量偏好数据集和基准，提升代理AI在工具调用任务中的表现和泛化能力。

2601.08225 2026-01-14 cs.CL 85%

User-Oriented Multi-Turn Dialogue Generation with Tool Use at scale

面向用户的多轮对话生成与工具使用规模化

Jungho Cho, Minbyul Jeong, Sungrae Park

机构 * Upstage AI

专题命中工具调用：tool use(title)；agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；tool-use(abstract)

AI总结本文提出面向用户的多轮对话生成方法，通过动态生成领域特定工具解决任务，提升大规模多轮对话生成的可扩展性和真实性。

2601.08012 2026-01-14 cs.SE 83%

Towards Verifiably Safe Tool Use for LLM Agents

面向LLM代理工具使用的可验证安全性

Aarya Doshi, Yining Hong, Congying Xu, Eunsuk Kang, Alexandros Kapravelos, Christian Kästner

专题命中工具调用：tool use(title)；agent(abstract)；AI agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结本文提出一种基于STPA的框架，通过形式化规范数据流和工具序列，实现LLM代理的可验证安全性，减少对人工标注的依赖。

Comments 4 pages, 1 figure; accepted to ICSE NIER 2026

2601.08196 2026-01-14 cs.CL cs.AI cs.CR cs.LO cs.SE 75%

Evaluating Implicit Regulatory Compliance in LLM Tool Invocation via Logic-Guided Synthesis

通过逻辑引导合成评估LLM工具调用中的隐式监管合规性

Da Song, Yuheng Huang, Boqi Chen, Tianshuo Cong, Randy Goebel, Lei Ma, Foutse Khomh

专题命中工具调用：autonomous agent(abstract)；tool use(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结本文提出LogiSafetyGen框架，通过逻辑引导合成评估LLM在工具调用中的隐式监管合规性，揭示大模型在安全约束上的不足。

Comments 11 pages, 3 figures

2601.08742 2026-01-14 cs.CL 70%

Inferring Latent Intentions: Attributional Natural Language Inference in LLM Agents

推断潜在意图：在LLM代理中进行归因性自然语言推理

Xin Quan, Jiafeng Xiong, Marco Valentino, André Freitas

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学）； University of Sheffield（谢菲尔德大学）； Idiap Research Institute（Idiap研究 institute）； National Biomarker Centre, CRUK-MI, University of Manchester（国家生物标志物中心，CRUK-MI，曼彻斯特大学）

专题命中工具调用：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结本文提出归因性NLI框架，通过文本游戏实验展示其在多智能体环境中提升LLM推理能力的潜力。

2601.08035 2026-01-14 cs.HC cs.IR 50%

From Tool to Teacher: Rethinking Search Systems as Instructive Interfaces

从工具到教师：重新思考搜索系统作为教学界面

David Elsweiler

专题命中工具调用：agentic(abstract)

AI总结本文提出将搜索系统作为教学界面，通过设计促进用户批判性思维和学习策略的教育方法。

1. 工具调用 6 篇