Interleaved Tool-Call Reasoning for Protein Function Understanding

📄 arXiv: 2601.03604v1 📥 PDF

作者: Chuanliu Fan, Zicheng Ma, Huanran Meng, Aijia Zhang, Wenjie Du, Jun Zhang, Yi Qin Gao, Ziqiang Cao, Guohong Fu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-07

💡 一句话要点

提出PFUA：一种交错工具调用的蛋白质功能理解框架，显著提升预测性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 蛋白质功能预测 大型语言模型 工具调用 知识增强 交错推理

📋 核心要点

  1. 现有方法直接将文本推理应用于蛋白质功能理解效果不佳，缺乏生物学知识引入和泛化能力。
  2. PFUA通过整合领域工具，实现问题分解、工具调用和基于事实的答案生成，增强蛋白质推理。
  3. 实验表明，PFUA在多个基准测试中显著优于文本推理模型，平均性能提升高达103%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在数学和编程等符号领域中，通过思维链推理展现了有效性。然而，我们的研究表明，直接将这种基于文本的推理范式应用于蛋白质功能理解是无效的：强化学习主要放大了表面的关键词模式，而未能引入新的生物学知识，导致泛化能力有限。我们认为，蛋白质功能预测是一项知识密集型的科学任务，从根本上依赖于外部生物学先验知识和计算工具，而不是纯粹的内部推理。为了解决这一差距，我们提出了PFUA，一种工具增强的蛋白质推理代理，它统一了问题分解、工具调用和基于事实的答案生成。PFUA集成了领域特定的工具来产生可验证的中间证据，而不是依赖于长时间不受约束的推理过程。在四个基准测试上的实验表明，PFUA始终优于纯文本推理模型，平均性能提升了103%。

🔬 方法详解

问题定义：蛋白质功能预测是一个知识密集型任务，现有方法如直接应用大型语言模型的思维链推理，由于缺乏外部生物学知识和工具的辅助，导致泛化能力差，无法有效理解蛋白质功能。现有方法过度依赖内部推理，忽略了领域知识的重要性。

核心思路：论文的核心思路是利用领域特定的工具来增强大型语言模型的推理能力。通过将问题分解为更小的、可使用工具解决的子问题，并利用工具生成可验证的中间证据，从而提高蛋白质功能预测的准确性和可靠性。这种方法强调了外部知识和工具在解决复杂科学问题中的重要性。

技术框架：PFUA框架包含三个主要阶段：问题分解、工具调用和答案生成。首先，将蛋白质功能预测问题分解为一系列子问题。然后，根据子问题的类型，调用相应的领域特定工具，例如蛋白质序列分析工具、结构预测工具等。最后，利用工具生成的中间证据，结合大型语言模型的推理能力，生成最终的蛋白质功能预测结果。整个过程是交错进行的，即在推理过程中不断调用工具，并根据工具的输出调整推理策略。

关键创新：PFUA的关键创新在于将问题分解、工具调用和答案生成统一到一个框架中，实现了交错的工具调用推理。与传统的文本推理方法相比，PFUA能够更好地利用外部知识和工具，生成更可靠的中间证据，从而提高蛋白质功能预测的准确性。此外，PFUA还能够根据工具的输出动态调整推理策略，提高了模型的适应性和鲁棒性。

关键设计：PFUA的关键设计包括：1) 问题分解策略，如何将复杂的蛋白质功能预测问题分解为更小的、可使用工具解决的子问题；2) 工具选择机制，如何根据子问题的类型选择合适的领域特定工具；3) 证据融合方法，如何将工具生成的中间证据与大型语言模型的推理结果进行有效融合；4) 损失函数的设计，如何训练模型更好地利用外部知识和工具。

📊 实验亮点

PFUA在四个蛋白质功能预测基准测试中，相较于纯文本推理模型，取得了平均103%的性能提升。这一显著的提升表明，PFUA能够有效利用外部知识和工具，提高蛋白质功能预测的准确性和可靠性。实验结果还表明，PFUA在处理复杂和知识密集型任务时，具有更强的泛化能力和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于蛋白质功能预测、药物发现、生物工程等领域。通过结合大型语言模型和领域特定工具，可以更准确地预测蛋白质的功能，加速新药的研发过程，并为生物工程提供更可靠的理论基础。未来，该方法有望扩展到其他知识密集型的科学领域，例如基因组学、代谢组学等。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models (LLMs) have highlighted the effectiveness of chain-of-thought reasoning in symbolic domains such as mathematics and programming. However, our study shows that directly transferring such text-based reasoning paradigms to protein function understanding is ineffective: reinforcement learning mainly amplifies superficial keyword patterns while failing to introduce new biological knowledge, resulting in limited generalization. We argue that protein function prediction is a knowledge-intensive scientific task that fundamentally relies on external biological priors and computational tools rather than purely internal reasoning. To address this gap, we propose PFUA, a tool-augmented protein reasoning agent that unifies problem decomposition, tool invocation, and grounded answer generation. Instead of relying on long unconstrained reasoning traces, PFUA integrates domain-specific tools to produce verifiable intermediate evidence. Experiments on four benchmarks demonstrate that PFUA consistently outperforms text-only reasoning models with an average performance improvement of 103%.