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论文提出 CITA 方法，训练一个比较推理模型（CIM），在执行可能的下一步工具调用之前先估计其长程价值，从而在三个工具使用基准和多个 LLM 主干模型上提升了 Tool F1 与任务成功率。

SEAD 提出将工具使用智能体的攻击与防御统一为部分可观测状态控制问题。其中，DART 通过分解有害目标并利用工具执行反馈指导轨迹搜索来提升攻击成功率；SAGE 则通过只读查询在执行前检查状态，从而拦截有害操作。在在线攻防评估中，SAGE 将 DART 的可执行攻击成功率从 48.0% 降至 4.0%。