tool-retrieval

本文介绍了工具菜单作为执行先验的概念，并提出了State-Path工具菜单框架，通过学习多步任务中工具检索的执行路径来提高在线代理的成功率。

TRACE 引入了一种两阶段课程，用于在企业级大语言模型中保持参数化工具知识，同时实现快速的单束贪婪解码，相比基线提高了准确率和召回率。

ToolSense 是一个开源诊断框架，能够生成三个基准测试（真实检索、多选题探测、问答探测），用于审计大语言模型的参数化工具知识，揭示了知识-检索分离现象：强大的检索性能可能与较差的事实理解共存。

BioManus 是一个 MCP 原生生物医学智能体系统，它采用基于图脚手架的规划方式，对结构化生物学能力进行调度，而非依赖扁平化的基于提示的工具检索，在生物医学基准测试中实现了更优的上下文效率与执行精度。该系统引入了 BioinfoMCP 编译器，用于标准化异构生物信息学工具，并将其组织为类型化异构 MCP 图，以支持可扩展的推理能力。

CoHyDE提出了一种LLM改写器与稠密编码器的迭代协同训练过程，以提升从大型API目录中的工具检索性能。通过使用InfoNCE和DPO联合训练两个组件，它在模糊查询上显著优于单一组件基线。