谷歌发布ToolGrad工具调用数据生成框架
原文标题：Google Research Releases ToolGrad: Answer-First Framework Hits 99.8% Pass Rate for Tool-Use Data Generation
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谷歌研究院发布ToolGrad，一种ACL 2026 Findings框架，通过先构建验证过的API链再生成用户查询，将工具使用数据生成通过率提升至99.8%。仅用500样本微调的Gemma-3-12B在BFCL上得分83.1，接近Gemini 2.5 Pro的83.2，代码与模型以Apache-2.0开源。
- 问题
- 工具调用训练数据生成质量差、通过率低，难以规模化造数据。
- 方法
- 反转生成顺序：先构建经验证的API链，再反推匹配的用户查询，用四模块propose-execute-select-update文本梯度循环引导。
- 结果
- ToolBench通过率99.8%（DFS为63.8%）；仅500样本微调的Gemma-3-12B在BFCL得83.1，接近Gemini 2.5 Pro的83.2。
- 影响
- 小模型用少量合成数据即可逼近大模型工具调用能力，降低Agent工具调用微调的数据与成本门槛。
机构：Google Research
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