ReTool:在推理链中学习何时调用工具¶
保真度:核心机制复现。本页不把确定性 mini-suite 冒充原论文完整 benchmark。
论文信息¶
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 论文链接 | ReTool:在推理链中学习何时调用工具(arXiv 2504.11536) |
| 公司 / 机构 | ByteDance Seed |
| 首次公开日期 | 2025-04-15(arXiv v1) |
| 原作者代码 | 未发现/未发布原作者官方代码仓库 |
| 本地 adapter / 方法键 | retool |
| 本地复现代码 | src/auto_research/agent_research/ |
原始论文总结¶
背景与主要改动¶
策略在自然语言 reasoning 与工具执行之间交替,并由可执行反馈学习调用、纠错和停止。
flowchart LR
A["公开输入 / 历史"] --> B["retool 训练 / 执行闭环"]
B --> C["论文特有状态或目标"]
C --> D["同预算评测"]
原论文关键图¶
原论文 Figure 1(关键图):展示原论文方法的总体设计和关键组成。图片来自原论文,版权归原作者所有;点击图片可查看来源。
核心公式¶
\[
\tau=(z_1,a_1,o_1,\ldots),\quad R=R_{answer}-c\sum_t\mathbf1[a_t=tool],\quad\max_\pi\mathbb E[R].
\]
论文离线与线上效果¶
论文在数学推理和工具增强任务上超过无工具与固定调用基线。 论文未报告生产线上 A/B,本页不补造线上数字。
本地复现¶
PlanBench mini-suite、120 episodes、seed 42:joint success 1.0000,average cost 1.0500;方法特有操作有非零 telemetry。
auto-research agent-eval --method retool --benchmark planbench-mini --episodes 120 --seed 42
auto-research evolve --model agent --dataset planbench-mini --direction "组合 retool 与已安装论文算子" --generations 2 --population 4
固定指标见 ../../experiments/global-p0-20260808-seed42.json。
复现边界¶
本地只验证论文特有目标、状态更新和公平预算;没有复刻原论文的大模型、多卡 RL、私有环境、真实网页或完整 benchmark,因而只报告机制验证,不声称数值复现原表。
