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TRACER：面向 LLM 智能体的轨迹感知工具检索
论文提出 TRACER 检索前端，用 trie 索引历史工具调用序列并排序后续候选。在零售与电信混合环境中，它将 GPT-5.4 工具选择准确率提升 4.7 个百分点，每步输入 token 减少 80%，仅暴露 128 个工具中的 5 个。
arXiv NLP17 天前
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论文提出 TRACER 检索前端，用 trie 索引历史工具调用序列并排序后续候选。在零售与电信混合环境中，它将 GPT-5.4 工具选择准确率提升 4.7 个百分点，每步输入 token 减少 80%，仅暴露 128 个工具中的 5 个。
论文提出“工具菜单”概念，即执行前展示给智能体的有序工具子集，并引入状态路径方法学习该菜单。框架将菜单视为对执行路线的先验，通过编码器、检索器与重排器确保前置工具先于消费工具出现。在 ToolBench 上，在线成功率从0.737提升至0.898，且用32个工具即可覆盖比官方128工具列表更完整的…