arXiv · cs.AI· Anna Mazhar, Seiji Maekawa, Nikita Bhutani·· 5 小时前
BRIA：面向大型工具库的分支探索与选择性采纳方法
Explore Separately, Adopt Selectively: Execution-Guided Tool Use over Large Tool Libraries
arXiv:2610.22688v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Anna Mazhar, Seiji Maekawa, Nikita Bhutani
研究任务与主要进展
研究提出BRIA（BRanch-Inspect-Adopt）Agent，将候选工具分别置于独立分支执行调查，再依据结果只采纳有用工具，并按需检索更多工具。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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