arXiv · cs.AI· Kounianhua Du·· 17 天前精选AI 评分58
MCPDisCo：面向 MCP 原生智能体的跷跷板缓解调优框架
MCPDisCo: Seesaw-Mitigated Tuning for MCP-Native Agents
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Kounianhua Du
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.14956v1
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AI 导读
论文提出 MCPDisCo，一个面向 MCP 原生智能体的生态级强化学习框架，在 70 个 MCP 服务器和 527 个工具、六个领域的真实服务器长程交互上训练。框架用 Thought-MDP 显式表示内部推理与路由、执行、终止，通过 token 掩码奖励归因和双向梯度手术缓解推理与工具学习之间的跷跷板干扰，以更少思维链 token 取得更高成功率，并在分布外 MCP-Atlas 与 GAIA 基准上保持单调增益。模型权重和实现已放出。
推荐理由
论文给出推理与工具学习互相干扰的失败模式及其梯度手术解法，在 70 个真实 MCP 服务器上训练并验证分布外泛化。
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