三思而后行：面向长流程 Tool-Use Agent 的比较价值评估机制

英文标题：Choosing Before Acting: Comparative Value Estimation for Long-Horizon Tool-Use Agents

本文针对大语言模型（LLM）在复杂任务中执行长流程工具调用时面临的信用分配（Credit Assignment）难题，提出了一种比较价值评估方法。在长序列工具使用中，仅依赖最终结果奖励难以有效指导中间决策，而“行动前先抉择”框架通过在执行前比较不同候选动作的潜在价值来优化决策链路。该成果为提升复杂自主 Agent 的长期规划能力、工具调用准确率以及减少级联错误提供了切实可行的解决方案。

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arXiv:2610.02330v1 Announce Type: new

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大语言模型（LLM）在应对复杂任务时，往往依赖长流程的工具调用序列（long-horizon tool invocation sequences），其中每一次工具调用都会改变任务环境状态，并对后续决策产生深远影响。然而，在长流程工具调用场景中，基于最终结果的反馈奖励所提供的信用分配（credit assignment）极为微弱，导致 Agent 难以准确定位和评估各个中间动作的实际价值。

为此，本研究探讨了“行动前先抉择（Choosing Before Acting）”的设计范式，引入了面向长流程 Tool-Use Agent 的比较价值评估机制（Comparative Value Estimation），旨在通过在实际执行工具调用前对候选策略进行相对价值推断，提高多步规划的容错率与最终成功率。

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