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ToolGrad 介绍了一种使用文本梯度生成工具使用数据集的高效方法，以更低的成本实现更好的大语言模型训练，并提升在分布外任务上的性能。
AgentGrad 通过使用序列干预来识别目标智能体，并对文本梯度进行语义聚类，从而改进多智能体提示优化，实现了最先进的性能，并将优化时间减少了2.5倍。
介绍ToolGrad，一个智能体框架，通过文本‘梯度’生成、评估和优化工具使用轨迹，达到近乎100%的通过率，降低数据集生成成本。已被ACL 2026接收。