TaReD：面向长程任务的工具感知递归分解
英文标题：TaReD: Tool-Aware Recursive Decomposition for Long-Horizon Tasks
TaReD 提出了一种面向长程任务的工具感知递归分解方法。论文关注能够结合推理与工具、与外部系统交互并完成现实任务的 Agent。其指出，早期 Agent 通常沿单一执行链交替进行推理与行动，而在复杂任务中，这种执行方式会变得不可靠。该研究对需要处理复杂、多步骤任务的 Agent 开发具有参考意义。
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