arXiv · cs.AI· Jin Han, Mingfeng Xin, Feng Liang, Jingtao Yu·· 1 天前
NIOCIS：面向工具使用Agent的类型化决策下一跳路由
NIOCIS: Typed-Decision Next-Hop Routing with Node-Conditioned Option Spaces for Tool-Use Agents
arXiv:2610.25985v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Jin Han, Mingfeng Xin, Feng Liang, Jingtao Yu
研究任务与主要进展
NIOCIS将工具使用Agent的执行日志折叠为带恢复回边的动作图，由小模型一次读取经校准的候选选项分布并直接输出下一跳类型，无需生成文本。在1,615个生产安全运维任务上，类型化编码器在3,875个留出决策中匹配记录下一跳的比例为32.2%，在声明选项内为34.9%，编码耗时10毫秒（类型化选择形式为19.5毫秒），而每次LLM跳转耗时约2.2秒。
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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