研究提出可能性推理实现开放式科学发现
原文标题：TaReD: Tool-Aware Recursive Decomposition for Long-Horizon Tasks
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论文将开放式科学发现问题形式化为 Abductive Autonomous Scientific Discovery（AASD），基于可能性理论引入可计算的溯因效用度量，并提出首个 AASD 算法 possibility frontier search，在合适条件下保持 anytime 有效性并渐近达到 ε-最优溯因效用。
- 问题
- 复杂任务中单链推理不可靠，且工具库过大难以全部注入上下文。
- 方法
- 按功能关系把工具组织成能力层级，执行时按需发现工具并递归分解任务为子任务树。
- 结果
- 端到端任务成功率相比基线最高提升 40 个百分点
- 影响
- 为工具调用型 Agent 提供可扩展的任务分解方案，直接提升复杂真实任务完成率。
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