ToolScope: An Agentic Framework for Vision-Guided and Long-Horizon Tool Use

📄 arXiv: 2510.27363v1 📥 PDF

作者: Mengjie Deng, Guanting Dong, Zhicheng Dou

分类: cs.AI

发布日期: 2025-10-31

💡 一句话要点

提出ToolScope框架，解决多模态LLM在长程视觉问答中工具利用的难题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 视觉问答 长程推理 工具利用 Agentic框架

📋 核心要点

  1. 多模态大语言模型(MLLM)在利用外部工具进行协同推理方面展现出卓越能力，但如何灵活高效地利用工具仍是挑战。
  2. ToolScope框架通过全局导航器进行战略指导，Agentic执行器集成外部工具增强局部感知，响应合成器整合推理过程。
  3. 实验结果表明，ToolScope在多个VQA基准测试中表现出强大的泛化能力，平均性能提升高达+6.69%。

📝 摘要（中文）

本文提出ToolScope，一个agentic框架，旨在统一全局规划与局部多模态感知，通过引入专门的感知工具来缓解长程VQA任务中的视觉上下文退化问题。ToolScope包含三个主要组成部分：全局导航器、Agentic执行器和响应合成器。全局导航器作为“望远镜”，提供高层次的战略指导。Agentic执行器通过集成外部工具（搜索、代码和感知）迭代地增强MLLM的局部感知能力。最后，响应合成器将推理过程整合并组织成连贯且用户友好的输出。在VQA 2.0、ScienceQA、MAT-Search和MathVista四个VQA基准数据集上的评估表明，ToolScope具有强大的泛化能力，在所有数据集上平均性能提升高达+6.69%。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态大语言模型(MLLM)在长程视觉问答(VQA)任务中，难以有效地利用外部工具，尤其是在需要长时间推理和复杂视觉信息处理的场景下。视觉上下文信息容易退化，导致推理效果下降。因此，如何使MLLM能够灵活、高效地利用工具，进行全局规划和局部感知，是本文要解决的核心问题。

核心思路：ToolScope的核心思路是将全局规划与局部多模态感知相结合。通过全局导航器提供高层次的战略指导，指导Agentic执行器利用外部工具进行局部感知增强，从而缓解视觉上下文退化问题。这种分层结构使得模型能够更好地处理长程推理任务，并有效地利用外部知识和视觉信息。

技术框架：ToolScope框架主要由三个模块组成：1) 全局导航器(Global Navigator)：负责高层次的战略规划，指导Agentic执行器的工作流程。2) Agentic执行器(Agentic Executor)：通过迭代地调用外部工具（搜索、代码、感知）来增强MLLM的局部感知能力。感知工具专门用于处理视觉信息，缓解上下文退化。3) 响应合成器(Response Synthesizer)：将推理过程整合并组织成连贯且用户友好的输出。

关键创新：ToolScope的关键创新在于其agentic框架设计，将全局规划与局部感知相结合，并引入专门的感知工具来缓解长程VQA任务中的视觉上下文退化问题。与现有方法相比，ToolScope能够更有效地利用外部工具，进行更深入的视觉信息理解和推理。

关键设计：感知工具(Perceive tool)是ToolScope的关键设计之一，它专门用于处理视觉信息，例如目标检测、图像分割等。具体实现细节未知，但其目的是提取关键视觉特征，并将其融入到MLLM的推理过程中。此外，全局导航器的具体实现方式和Agentic执行器的迭代策略也是影响性能的关键因素，但论文中没有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ToolScope在四个VQA基准数据集（VQA 2.0、ScienceQA、MAT-Search和MathVista）上进行了评估，实验结果表明，ToolScope具有强大的泛化能力，在所有数据集上平均性能提升高达+6.69%。这表明ToolScope能够有效地解决长程VQA任务中的视觉上下文退化问题，并提高MLLM的推理能力。

🎯 应用场景

ToolScope框架具有广泛的应用前景，可应用于智能助手、机器人导航、医学图像诊断、工业质检等领域。通过结合视觉信息和外部知识，ToolScope能够帮助机器更好地理解环境，做出更准确的决策，提高工作效率和智能化水平。未来，该框架有望在更多领域得到应用和推广。

📄 摘要（原文）

Recently, large language models (LLMs) have demonstrated remarkable problem-solving capabilities by autonomously integrating with external tools for collaborative reasoning. However, due to the inherently complex and diverse nature of multimodal information, enabling multimodal large language models (MLLMs) to flexibly and efficiently utilize external tools during reasoning remains an underexplored challenge. In this work, we introduce ToolScope, an agentic framework designed to unify global planning with local multimodal perception, adopting a specialized Perceive tool to mitigates visual context degradation in long-horizon VQA task. ToolScope comprises three primary components: the Global Navigator, the Agentic Executor, and the Response Synthesizer. The Global Navigator functions as a "telescope", offering high-level strategic guidance. The Agentic Executor operates iteratively to augment MLLM with local perception through the integration of external tools-Search, Code, and Perceive. Finally, the Response Synthesizer consolidates and organizes the reasoning process into a coherent, user-friendly output. We evaluate ToolScope on four VQA benchmarks across diverse domains, including VQA 2.0, ScienceQA, MAT-Search and MathVista. It demonstrates strong generalization capabilities, achieving an average performance improvement of up to +6.69% across all datasets.