tool-calling-agents

EdgeGen 是一个合成任务生成框架，它创建基于数据库的边缘案例任务，以通过微调和 harness 优化来改进工具调用智能体，展示了一致的性能提升。

本文介绍了VATS，一种基于突变的框架，通过系统性演化对抗性载荷来利用基于MCP的工具调用代理中的错误路径注入。研究表明，具有隐式权威的错误消息可以将前沿模型的标准间接提示注入成功率提高三倍。

SynAE 是一个评估框架，用于衡量工具调用智能体评测中使用的合成数据的质量，从有效性、保真度和多样性等多个维度进行评估。它通过提供指导合成数据生成的指标，应对真实数据不足或敏感带来的挑战。