Guanting Dong 等在 arXiv 发布 ToolSpace 工具环境合成框架论文
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Guanting Dong 等在 arXiv 发布 ToolSpace 论文，提出一个以工具为中心的 MCP 环境合成框架，用于为长程智能体生成环境与任务。 该框架从真实 MCP 服务与开放智能体语料的执行轨迹中挖掘依赖关系，用确定性规则聚类成环境，再通过带回滚的状态感知随机游走生成带断言校验的任务。 论文结果显示：将该框架用于 AutomationBench 和 tau3-Bench Banking 生成的 Pro 版本使 7 个前沿模型最多下降 38.2 分；在七个长程工具使用基准上，Qwen3.6-35B-A3B 平均分从 23.0 提升到 41.0（RL 后 43.2），GLM-5.2 从 44.6 提升到 56.6，论文称与 Claude Opus 5 相当。消融显示执行见证的边明显优于 LLM 判定的边。
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- arXiv · cs.CL精选ToolSpace：面向长程智能体的工具中心环境合成框架
论文提出 ToolSpace，一个以工具为中心的 MCP 环境合成框架，从真实 MCP 服务与开放智能体语料的执行轨迹中挖掘依赖关系，用确定性规则聚类成环境，再通过带回滚的状态感知随机游走生成带断言校验的任务。在 AutomationBench 和 tau3-Bench Banking 上生成的 Pro 版本使 7 个前沿模型最多下降 38.2 分；在七个长程工具使用基准上，Qwen3.6-35B-A3B 平均分从 23.0 提升到 41.0（RL 后 43.2），GLM-5.2 从 44.6 提升到 56.6，与 Claude Opus 5 相当。消融显示执行见证的边明显优于 LLM 判定的边。
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