כתבה
arXiv cs.AI ·
TaReD: פירוק רקורסיבי מודע לכלים
TaReD: Tool-Aware Recursive Decomposition for Long-Horizon Tasks
TaReD הוא שיטה חדשה לפירוק משימות מורכבות למשימות קטנות יותר. היא מאפשרת לסוכנים לגלות כלים בזמן ריצה ולהשתמש בהיררכיה של יכולות כדי לבצע משימות מורכבות. ניסויים הראו שיפור של עד 40% בשיעור הצלחה של משימות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.11268v1 Announce Type: new Abstract: Agents combine reasoning with tools to interact with external systems and complete real-world tasks. Early agents typically interleave reasoning and actions along a single execution chain. On complex tasks, this chain becomes unreliable because growing histories obscure intermediate dependencies and allow early planning errors to propagate. Recursively decomposing a complex task into smaller subtasks offers a natural solution, yet effective decomposition must account for the system's capabilities so that each subtask can be executed by the available tools. In realistic systems, however, tool libraries can be too large to expose in full. Injecting every tool description consumes substantial context while making relevant tools harder to retriev
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית