AI Agent

Critic-R: Improving Agentic Search using Instruction-tuned Retrievers with Natural Language Introspective Feedback

Critic-R：使用具有自然语言内省反馈的指令调优检索器改进智能搜索

Md Zarif Ul Alam, Alireza Salemi, Hamed Zamani

机构 * Center for Intelligent Information Retrieval（智能信息检索中心） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Critic-R框架，通过引入评论模型评估智能体内省推理轨迹，实现检索模型与推理代理之间的反馈闭环，无需人工标注即可优化检索质量与下游答案准确性。

SciAgentGym: Benchmarking Multi-Step Scientific Tool-use in LLM Agents

SciAgentGym：LLM代理中多步科学工具使用的基准测试

Yujiong Shen, Yajie Yang, Zhiheng Xi, Binze Hu, Huayu Sha, Jiazheng Zhang, Qiyuan Peng, Junlin Shang, Jixuan Huang, Yutao Fan, Jingqi Tong, Shihan Dou, Ming Zhang, Lei Bai, Zhenfei Yin, Tao Gui, Xingjun Ma, Qi Zhang, Xuanjing Huang, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan NLP Group（复旦大学自然语言处理组） 纠错

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

AI总结 为解决当前基准忽视代理在科学工作流中编排工具能力的问题，提出包含1780个领域特定工具的可扩展交互环境SciAgentGym和分层评估套件SciAgentBench，并设计数据合成方法SciForge，通过微调使SciAgent-8B超越更大模型，展示科学工具使用能力的跨领域正迁移。

LocalSearchBench: Benchmarking Agentic Search in Real-World Local Life Services

LocalSearchBench：现实本地生活服务中的智能搜索基准测试

Hang He, Chuhuai Yue, Chengqi Dong, Mingxue Tian, Hao Chen, Zhenfeng Liu, Jiajun Chai, Xiaohan Wang, Yufei Zhang, Qun Liao, Guojun Yin, Wei Lin, Chengcheng Wan, Haiying Sun, Ting Su

机构 * Meituan, Beijing, China（美团，北京，中国） ； East China Normal University Shanghai Innovation Institute（东华大学上海创新研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； North China University of Technology, Beijing, China（华北理工大学，北京，中国） ； East China Normal University Shanghai China（东华大学上海） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对本地生活服务领域，提出包含130万商家条目和900个多跳问答任务的基准测试LocalSearchBench，并开发统一环境LocalPlayground，实验表明现有大推理模型性能不足。

Comments 12 pages; accepted to KDD 2026

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD 2026), August 9--13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea. ACM, New York, NY, USA, 12 pages

Efficient Agentic Reinforcement Learning with On-Policy Intrinsic Knowledge Boundary Enhancement

基于策略内在知识边界增强的高效智能体强化学习

Dingwei Chen, Zefang Zong, Zhipeng Ma, Leo Luo, Yang Li, Chengming Li, Peng Chen, Jie Jiang

机构 * Tencent Inc（腾讯公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） 纠错

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

AI总结 提出AKBE方法，通过双路径（有工具和无工具）在线策略训练动态探测模型内在知识边界，构建针对性监督信号，在保持准确率的同时减少工具调用。

Continuum: Efficient and Robust Multi-Turn LLM Agent Scheduling with KV Cache Time-to-Live

Continuum: 基于KV缓存生存时间的高效鲁棒多轮LLM智能体调度

Hanchen Li, Runyuan He, Qiuyang Mang, Qizheng Zhang, Huanzhi Mao, Xiaokun Chen, Hangrui Zhou, Alvin Cheung, Joseph Gonzalez, Ion Stoica

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Tensormesh（Tensormesh公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多轮智能体工作负载中工具调用导致KV缓存无法跨轮重用的问题，提出Continuum系统，通过引入KV缓存的生存时间（TTL）机制，在GPU内存中选择性固定缓存，权衡重算/重载成本与排队延迟，实现作业完成时间平均提升8倍以上。

Think Twice Before You Act: Enhancing Agent Behavioral Safety with Thought Correction

三思而后行：通过思想修正增强智能体行为安全

Changyue Jiang, Wenqi Zhang, Xudong Pan, Geng Hong, Min Yang

机构 * Fudan University, Shanghai, China（复旦大学，上海，中国） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院，上海，中国） ； Shanghai Pudong Research Institute of Cryptology, Shanghai, China（上海浦东密码研究院，上海，中国） 纠错

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

AI总结 提出Thought-Aligner，一种轻量级插件式安全模型，在动作执行前对不安全思想进行因果修正，无需修改底层智能体，通过两阶段对比学习训练，在多个基准和六种LLM上将行为安全从约50%提升至约90%，超越现有防护约23%，同时提升有用性约5%。

Comments Accepted to ICML 2026

Tool-Call Dependency Structure is Linearly Decodable in LLM Agent Residual Streams

工具调用依赖结构在LLM智能体残差流中是线性可解码的

Tianda Sun, Dimitar Kazakov

机构 * University of York（约克大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Heslington, York（约克大学赫斯林顿校区） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过低容量边探针在Qwen3-32B残差流中解码工具调用依赖图，发现该表示追踪抽象拓扑而非标识符值，且在不同模型和任务中可复制。

Comments 16 pages, 7 figures

SUDP: Secret-Use Delegation Protocol for Agentic Systems

SUDP: 面向智能体系统的秘密使用委托协议

Xiaohang Yu, Hejia Geng, Xinmeng Zeng, William Knottenbelt

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对智能体系统中用户秘密被滥用的问题，提出秘密使用委托协议（SUDP），通过授权、委托和兑现机制实现一次性秘密使用，满足七项安全属性。

MatClaw: An Autonomous Code-First LLM Agent for End-to-End Materials Exploration

MatClaw: 一种用于端到端材料探索的自主代码优先LLM代理

Chenmu Zhang, Boris I. Yakobson

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出MatClaw，一种代码优先的LLM代理，通过直接编写和执行Python代码、结合四层记忆架构和检索增强生成，实现多代码工作流在远程HPC集群上的自主运行，并在铁电CuInP2S6的三个端到端演示中验证了其可靠性，同时通过文献自学习和专家约束弥合隐性领域知识差距。

MARS: Modular Agent with Reflective Search for Automated AI Research

MARS：模块化代理与反思搜索用于自动化AI研究

Jiefeng Chen, Bhavana Dalvi Mishra, Jaehyun Nam, Rui Meng, Tomas Pfister, Jinsung Yoon

机构 * Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MARS框架，通过预算感知规划、模块化构建和比较反思记忆解决复杂机器学习工程任务中的执行成本与性能归因问题，实现开放源代码框架在MLE-Bench上的最佳性能。

Comments Paper published at International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Search Self-play: Pushing the Frontier of Agent Capability without Supervision

搜索自play：在无监督条件下推动智能体能力的前沿

Hongliang Lu, Yuhang Wen, Pengyu Cheng, Ruijin Ding, Jiaqi Guo, Haotian Xu, Chutian Wang, Haonan Chen, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba（阿里巴巴文勤大模型应用团队） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于自play的深度搜索智能体训练方法，通过自动生成任务和解决任务来提升智能体在无监督条件下的性能，无需外部监督。

Comments Published as a conference paper at the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

TriAxialKV: Toward Extreme Low-Precision KV-Cache Quantization for Agentic Inference Tasks

TriAxialKV: 向极低精度KV缓存量化迈进以应对代理推理任务

Hanzhang Shen, Haoran Wu, Yiren Zhao, Robert Mullins

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出TriAxialKV，一种混合精度的KV缓存量化方案，通过为每个token分配三轴标签，校准每种标签的敏感性，并在固定内存预算下分配INT2/INT4位宽，以提高代理推理任务的效率和吞吐量。

GRASP: Graph Agentic Search over Propositions for Multi-hop Question Answering

GRASP：基于命题的图代理搜索用于多跳问答

Stockton Jenkins, Ramya Korlakai Vinayak, Junjie Hu

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GRASP通过分解多跳查询为依赖感知计划，实现多跳问答中的高准确率与低token使用。在MuSiQue、2WikiMultihopQA和HotpotQA上，GRASP在开放语料检索和长文本推理设置中均表现优异，且token使用更少。

SKILL0: In-Context Agentic Reinforcement Learning for Skill Internalization

SKILL0：基于上下文的代理强化学习用于技能内化

Zhengxi Lu, Zhiyuan Yao, Jinyang Wu, Chengcheng Han, Qi Gu, Xunliang Cai, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Meituan（美团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SKILL0通过在训练时逐步减少技能上下文，使模型在无任务检索情况下实现自主行为，实验显示在多个任务中性能提升显著。

When Simulation Lies: A Sim-to-Real Benchmark and Domain-Randomized RL Recipe for Tool-Use Agents

当模拟欺骗时：一个仿真到现实的基准和领域随机化的强化学习配方用于工具使用智能体

Xiaolin Zhou, Aojie Yuan, Zheng Luo, Zipeng Ling, Xixiao Pan, Yicheng Gao, Haiyue Zhang, Jiate Li, Shuli Jiang, Prince Zizhuang Wang, Zixuan Zhu, Jinbo Liu, Ryan A. Rossi, Hua Wei, Xiyang Hu

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 本文研究了工具使用POMDP中的仿真到现实差距，提出了一种领域随机化的强化学习方法，通过扰动增强轨迹提升鲁棒性，缩小了工具使用智能体在现实部署中的性能差距。

Comments Dataset, code, and benchmark leaderboard are available at https://github.com/WillChow66/robustbench-tc-release.git and https://huggingface.co/spaces/willchow66/robustbench-tc-leaderboard

Bian Que: An Agentic Framework with Flexible Skill Arrangement for Online System Operations

Bian Que: 一个具有灵活技能安排的代理框架，用于在线系统运维

Bochao Liu, Zhipeng Qian, Yang Zhao, Xinyuan Jiang, Zihan Liang, Yufei Ma, Junpeng Zhuang, Ben Chen, Shuo Yang, Hongen Wan, Yao Wu, Chenyi Lei, Xiao Liang

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Bian Que通过统一运维范式和灵活技能安排，提高了在线系统运维效率，减少了警报量，提高了根因分析准确率，缩短了故障解决时间。

Comments HomePage: https://benchen4395.github.io

UPA: Unsupervised Prompt Agent via Tree-Based Search and Selection

UPA：基于树状搜索与选择的无监督提示代理

Siran Peng, Weisong Zhao, Tianyu Fu, Chenxu Zhao, Tianshuo Zhang, Haoyuan Zhang, Xiangyu Zhu, Minghui Wu, Zhen Lei

机构 * MAIS, CASIA（中国科学院自动化研究所） ； SAI, UCAS（中国科学技术大学人工智能学院） ； Mininglamp Technology（Mininglamp技术公司） ； IIE, CAS（中国科学院信息研究所） ； SCSE, FIE, M.U.S.T（慕斯科技大学信息工程系） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出UPA，一种无需真实奖励信号的无监督提示代理，通过树状结构搜索和基于Bradley-Terry-Luce模型的两阶段框架实现高效提示优化。

Octopus Protocol: One-Shot Hardware Discovery and Control for AI Agents via Infrastructure-as-Prompts

Octopus Protocol：通过基础设施即提示实现AI代理的一次性硬件发现与控制

Quilee Simeon, Justin M. Wei, Yile Fan

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 工具调用 ：AI agent(title)；agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Octopus Protocol通过五阶段流程实现硬件发现与控制，利用语言模型API生成MCP协议服务器，使AI代理能自主完成硬件集成与闭环视觉-运动控制。

Position: Agent Should Invoke External Tools ONLY When Epistemically Necessary

位置：智能体应仅在知识上必要时调用外部工具

Hongru Wang, Cheng Qian, Manling Li, Jiahao Qiu, Boyang Xue, Mengdi Wang, Heng Ji, Amos Storkey, Kam-Fai Wong

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Northwestern University（西北大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨智能体在何种情况下应调用外部工具，提出应仅在内部推理无法可靠完成任务时才调用。引入了理论框架，强调决策中的不确定性管理，指出不必要的委托会降低效率并阻碍内部推理能力的发展。

AgenticRAG: Agentic Retrieval for Enterprise Knowledge Bases

AgenticRAG：企业知识库中的代理检索

Susheel Suresh, Hazel Mak, Shangpo Chou, Fred Kroon, Sahil Bhatnagar

机构 * Microsoft Corporation（微软公司） 纠错

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

AI总结 AgenticRAG通过在现有企业检索基础设施上叠加轻量级代理框架，使语言模型能够自主迭代检索信息、导航文档并分析证据，提升了检索准确率和事实性。

Comments 14 pages, 5 figures

Agentic Discovery of Exchange-Correlation Density Functionals

代理发现交换关联泛函

Titouan Duston, Jiashu Liang, Yuanheng Wang, Weihao Gao, Xuelan Wen, Nan Sheng, Weiluo Ren, Yang Sun, Yixiao Chen

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于代理的自动搜索系统，通过迭代计划-执行-总结循环改进泛函性能，发现的SAFS26-a泛函在基准测试中提升了约9%，并强调了领域专业知识对确保科学严谨性的重要性。

Comments 20 pages, 2 figues, 4 tables

Beyond Semantic Similarity: Rethinking Retrieval for Agentic Search via Direct Corpus Interaction

超越语义相似性：通过直接语料交互重新思考代理搜索的检索

Zhuofeng Li, Haoxiang Zhang, Cong Wei, Pan Lu, Ping Nie, Yi Lu, Yuyang Bai, Shangbin Feng, Hangxiao Zhu, Ming Zhong, Yuyu Zhang, Jianwen Xie, Yejin Choi, James Zou, Jiawei Han, Wenhu Chen, Jimmy Lin, Dongfu Jiang, Yu Zhang

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Verdent AI ； Lambda 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出直接语料交互（DCI）方法，通过通用终端工具直接搜索原始语料，无需嵌入模型或检索接口，有效提升代理搜索性能。

Towards Agentic Investigation of Security Alerts

朝向安全警报的代理调查

Even Eilertsen, Vasileios Mavroeidis, Gudmund Grov

机构 * University of Oslo（奥斯陆大学） ； Norwegian Defence Research Establishment (FFI)（挪威国防研究机构（FFI）） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种利用大语言模型自动化安全警报初步调查的代理工作流，通过预定义查询和结构化工具访问提高准确性，减少人工工作量。

Comments 10 pages, 3 figures, 4 tables. Accepted at the 2025 IEEE International Conference on Big Data (BigData)

Journal ref Proc. 2025 IEEE Int. Conf. on Big Data (BigData), 2025

When Agents Look the Same: Quantifying Distillation-Induced Similarity in Tool-Use Behaviors

当代理看起来相同：量化蒸馏诱导的工具使用行为相似性

Chenghao Yang, Yuning Zhang, Zhoufutu Wen, Tao Gong, Jiaheng Liu, Qi Chu, Nenghai Yu

机构 * School of Cyber Science and Technology, USTC（USTC计算机科学与技术学院） ； Anhui Province Key Laboratory of Digital Security（安徽省数字安全重点实验室） ； M-A-P 纠错

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

AI总结 本文提出两种新指标RPS和AGS，用于区分任务成功必需行为与模型自主偏好，通过评估18个模型发现AGS能区分教师特定收敛与通用改进。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference

QuarkMedSearch: A Long-Horizon Deep Search Agent for Exploring Medical Intelligence

QuarkMedSearch: 一种长Horizon深度搜索代理用于探索医学智能

Zhichao Lin, Zhichao Liang, Gaoqiang Liu, Meng Xu, Baoyu Xiang, Shuxin Zhao, Yao Wu, Jian Xu, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Applications Business Group, Alibaba（阿里巴巴文库应用事业部） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title)；planning(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出QuarkMedSearch，通过构建医疗多跳数据、训练策略和评估基准，提升垂直领域性能。采用两阶段SFT和RL训练策略，结合大规模医疗知识图谱和实时探索生成长Horizon训练数据，实验显示其在开源模型中表现优异。

Whispers in the Machine: Confidentiality in Agentic Systems

机器中的低语：代理系统中的保密性

Jonathan Evertz, Merlin Chlosta, Lea Schönherr, Thorsten Eisenhofer

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（信息安全勒内希特中心） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究探讨了基于大语言模型的代理系统中的保密性问题，通过抽象敏感数据为秘密字符串，评估了十种代理在20种工具场景和14种攻击策略下的安全性，发现所有代理均存在至少一种漏洞，现有防御措施无法有效防止数据泄露。

Comments Accepted at Conference on Detection of Intrusions and Malware & Vulnerability Assessment (DIMVA) 2026

ComPASS: Towards Personalized Agentic Social Support via Tool-Augmented Companionship

ComPASS：通过工具增强的陪伴实现个性化代理社交支持

Zhaopei Huang, Yanfeng Jia, Jiayi Zhao, Xinjie Zhang, Wenxuan Wang, Qin Jin

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ComPASS框架，通过外部工具增强代理能力，构建首个个性化社交支持基准，训练出ComPASS-Qwen模型，提升响应质量。

AutoSearch: Adaptive Search Depth for Efficient Agentic RAG via Reinforcement Learning

AutoSearch: 通过强化学习实现高效的代理RAG自适应搜索深度

Jingbo Sun, Wenyue Chong, Songjun Tu, Qichao Zhang, Yaocheng Zhang, Jiajun Chai, Xiaohan Wang, Wei Lin, Guojun Yin, Dongbin Zhao

机构 * SKL-MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所SKL-MAIS实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学交叉学科学院） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 工具调用 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AutoSearch框架，通过强化学习动态调整搜索深度，在保证搜索质量的同时提升效率，实现在复杂问题上的准确率与效率的平衡。

C-World: A Computer Use Agent Environment Creator

C-World：一个计算机使用代理环境创建者

Ziqiao Xi, Shuang Liang, Qi Liu, Jiaqing Zhang, Letian Peng, Fang Nan, Meshal Nayim, Tianhui Zhang, Rishika Mundada, Lianhui Qin, Biwei Huang, Kun Zhou

机构 * UC San Diego（UC圣迭戈大学） 纠错

专题命中 工具调用 ：agent(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 C-World通过四个组件构建代理环境，解决LLM代理在规划和推理中与人类的差距问题，展示其作为评估环境和数据引擎的双重价值。

Comments Submitted to ACL 2026 12 pages, 4 figures Ziqiao Xi and Shuang Liang contributed equally to this work

Dynamic Tool Dependency Retrieval for Lightweight Function Calling

轻量级函数调用的动态工具依赖检索

Bhrij Patel, Davide Belli, Amir Jalalirad, Maximilian Arnold, Aleksandr Ermolov, Bence Major

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

专题命中 工具调用 ：function calling(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出动态工具依赖检索方法，通过结合初始查询和逐步展开的工具调用计划，提升函数调用的准确性和效率，实验表明其在多个数据集和模型上均优于现有静态检索方法。

Comments 24 pages, 6 figures, 8 tables