研究提出 TaReD 工具感知递归分解处理长时程任务
原文标题：LLM-IDEA: Identifiability-Driven Experimental Agent for Autonomous Discovery of Mechanistic World Models
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论文提出 Tool-Aware Recursive Decomposition（TaReD），将工具按功能关系组织为能力层级，智能体按需发现工具并递归分解复杂任务为与各阶段能力对齐的子任务树。在复杂真实任务上端到端成功率比基线提升最多 40 个百分点，代码已在 GitHub 开源。
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TaReD 把工具按能力层级组织并递归分解任务，真实任务成功率最高提升 40 个百分点
- •方法名为 Tool-Aware Recursive Decomposition（TaReD），将工具按功能关系组织为能力层级
- •智能体按需发现工具，并把复杂任务递归拆成与各阶段能力对齐的子任务树
- •在复杂真实任务上端到端成功率比基线最多提升 40 个百分点
- •代码已在 GitHub 开源
为什么重要：长时程任务中工具选择与任务拆解是智能体落地的核心瓶颈，40 个百分点的提升幅度和开源代码让这条对做 agent 工程的人有直接参考价值。
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