arXiv · ML· Maya Ravichandran, Pragya Tripathi, Dharamendra Kumar, Adith Swaminathan, Nathan Kallus·· 1 天前AI 评分41
AT-AT：基于智能体轨迹的自动工具优化
AT-AT: Automatic Tool Optimization from Agent Traces
AI 导读
AT-AT通过离线优化共享工具集提升智能体任务表现，在$\tau^2$-bench-verified的航空和电信领域实现最高任务完成率。 在TerminalBench-2和TBLite上提升留出性能，并在三家企业生产MCP服务器上降低错误或成本。 将执行轨迹转化为工具环境更新，提供通过环境侧学习持续改进智能体系统的路径。
来源：arXiv · ML · arxiv.org