arXiv cs.AI· Weiliang Chen, Song Liao·· 6 天前AI 评分24
RATED：基于执行动态的可靠性感知 AI 智能体工具检索框架
RATED: Reliability-Aware AI Agent Tool Retrieval via Execution Dynamics
AI 导读
RATED 是一个结合语义匹配与动态可靠性自适应的 AI 智能体工具检索框架，通过冻结双编码器对比微调和轻量上下文 bandit 模块，依据实时执行反馈对候选工具重排序，无需重新训练即可适应运行时工具故障。
正文 · AI 翻译
摘要：随着 AI 智能体日益依赖外部工具，准确的检索对于可靠行为至关重要。现有方法优化语义相关性，但在执行过程中基本忽略了工具可用性。为弥补这一空白，我们提出 RATED（Reliability-Aware Tool Retrieval via Execution Dynamics，基于执行动态的可靠性感知工具检索），这是一个将稳健语义匹配与动态可靠性自适应相结合的检索框架。RATED 采用冻结的双编码器并通过对比微调进行语义匹配，同时使用一个轻量级上下文赌博机模块，根据实时执行反馈对候选进行重排序。该设计能够快速适应运行时工具故障，而无需昂贵的模型重训练。我们推出 EcoAgent，一个包含 5,172 个真实世界工具和超过 210,000 个查询-工具对的基准，用于离线检索和动态可靠性评估。实验结果表明，RATED 在真实世界查询上相较 ToolLLM API 检索器实现了 52.2% 的相对 MRR 提升，并在故障率为 30% 的严重 API 中断场景下将故障选择率从 86.2% 降至 2.9%，同时相较仅编码推理仅带来不到 1 ms 的可忽略延迟开销。代码和数据集可在 此 https URL 获取。
| 评论： | 已被 CIKM 2026 接收 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；信息检索（cs.IR） |
| 引用为： | arXiv:2610.13889 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.13889v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.13889 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite（待注册） |
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| 相关 DOI： | https://doi.org/10.1145/3799682.3839887
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来自：Weiliang Chen [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 9 日星期五 17:38:11 UTC（713 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org