Компьютерная наука > Искусственный интеллект [представлен 8 октября 2026 года] Название: TaRED: Рекомендация с помощью средств для выполнения долгосрочных задач PDF HTML (экспериментальный) резюме: Агенты комбинируют рассуждения с инструментами взаимодействия с внешними системами и завершения реальных задач. Как правило, ранние агенты переплетают рассуждения и действия в рамках одной цепи исполнения. Что касается сложных задач, то эта цепочка становится ненадежной из-за того, что растущая история скрывает промежуточные зависимости и позволяет распространять ошибки в планировании на ранних этапах. Повторно делая сложную задачу на более мелкие подзадачи, можно найти естественное решение, однако эффективное разложение должно учитывать возможности системы, с тем чтобы каждая из этих задач могла быть выполнена за счет имеющихся инструментов. Однако в реалистических системах библиотеки инструментов могут быть слишком большими, чтобы их можно было полностью разоблачить. Использование каждого описания инструмента требует значительных затрат, что усложняет поиск соответствующих инструментов и затрудняет выявление полезных границ задач. Мы предлагаем рекурсивное разложение с помощью инструментов, которое организует инструменты по функциональным отношениям в иерархию возможностей. Во время исполнения агент открывает инструменты по требованию и использует иерархию для рекурсивного разложения сложной задачи в подзадачное дерево, уровни которого соответствуют возможностям, необходимым на…
TaRED: Рекурсивная разложение с помощью средств для выполнения долгосрочных задач
arXiv:2610.11268v1 Annuales Type: New Habstract: Agents комбинирует аргументацию с инструментами взаимодействия с внешними системами и выполнения задач реального мира. Как правило, ранние агенты переплетают рассуждения и действия в рамках одной цепи исполнения. Что касается сложных задач, то эта цепочка становится ненадежной из-за того, что растущая история скрывает промежуточные зависимости и позволяет распространять ошибки в планировании на ранних этапах. Повторно делая сложную задачу на более мелкие подзадачи, можно найти естественное решение, однако эффективное разложение должно учитывать возможности системы, с тем чтобы каждая из этих задач могла быть выполнена за счет имеющихся инструментов. Однако в реалистических системах библиотеки инструментов могут быть слишком большими, чтобы их можно было полностью разоблачить. Использование каждого описания инструмента требует значительных затрат, что усложняет поиск соответствующих инструментов и затрудняет выявление полезных границ задач. Мы предлагаем рекурсивное разложение с помощью инструментов, которое организует инструменты по функциональным отношениям в иерархию возможностей. Во время исполнения, th