GATE: Graph-based Adaptive Tool Evolution Across Diverse Tasks

📄 arXiv: 2502.14848v1 📥 PDF

作者: Jianwen Luo, Yiming Huang, Jinxiang Meng, Fangyu Lei, Shizhu He, Xiao Liu, Shanshan Jiang, Bin Dong, Jun Zhao, Kang Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-20

备注: 8 pages of main text, 38 pages of appendices

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出GATE框架以解决多任务工具构建效率问题

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

关键词: 工具构建 自适应演化 多任务学习 图神经网络 代码生成 智能代理 效率提升

📋 核心要点

  1. 现有工具构建方法在多任务环境中效率低下，难以适应不同场景的需求。
  2. GATE框架通过动态构建和演化工具的层次图，提供了一种自适应的解决方案，支持多任务场景。
  3. 实验结果显示，GATE在多个任务上显著提升了工具构建的效率和效果，表现出色。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在工具制作方面展现出巨大潜力，但现有框架在高效构建可靠工具集方面存在困难，并且通常局限于单任务设置。为了解决这些挑战，本文提出了GATE（基于图的自适应工具演化）框架，该框架能够在多个场景中动态构建和演化可重用工具的层次图。我们在开放式任务（Minecraft）、基于代理的任务（TextCraft、DABench）和代码生成任务（MATH、Date、TabMWP）上对GATE进行了评估。结果表明，GATE在Minecraft中比现有最先进方法快4.3倍，并在代码生成任务中平均提升9.23%，在代理任务中提升10.03%。GATE展示了自适应演化的能力，平衡了工具数量、复杂性和功能，同时保持高效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有工具构建框架在多任务环境中的效率低下和适应性不足的问题。现有方法往往只能在单一任务中发挥作用，难以应对多样化的任务需求。

核心思路：GATE框架的核心思路是通过构建一个动态演化的层次图，来管理和优化可重用工具的使用。这样的设计使得工具能够根据任务需求进行自适应调整，从而提高效率和效果。

技术框架：GATE的整体架构包括工具图的构建、演化和选择三个主要模块。首先，根据任务需求生成初始工具图；然后，通过反馈机制不断演化和优化工具图；最后，根据当前任务动态选择最合适的工具。

关键创新：GATE的主要创新在于其自适应演化机制，能够在多任务环境中高效管理工具的复杂性和功能性。这与现有方法的静态工具集形成鲜明对比，极大提升了工具的适应性和使用效率。

关键设计：在设计上，GATE采用了图神经网络来处理工具间的关系，并引入了动态更新机制以适应不同任务的需求。具体的参数设置和损失函数设计使得工具的选择和演化过程更加高效和准确。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，GATE在Minecraft任务中实现了比现有最先进方法快4.3倍的里程碑完成速度，并在代码生成任务中平均提升9.23%，在代理任务中提升10.03%。这些结果表明GATE在工具构建效率和效果上的显著优势。

🎯 应用场景

GATE框架具有广泛的应用潜力，特别是在需要快速适应和构建工具的领域，如游戏开发、自动化编程和智能代理系统等。其自适应特性使得在复杂多变的任务环境中，能够有效提升工具的使用效率和效果，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown great promise in tool-making, yet existing frameworks often struggle to efficiently construct reliable toolsets and are limited to single-task settings. To address these challenges, we propose GATE (Graph-based Adaptive Tool Evolution), an adaptive framework that dynamically constructs and evolves a hierarchical graph of reusable tools across multiple scenarios. We evaluate GATE on open-ended tasks (Minecraft), agent-based tasks (TextCraft, DABench), and code generation tasks (MATH, Date, TabMWP). Our results show that GATE achieves up to 4.3x faster milestone completion in Minecraft compared to the previous SOTA, and provides an average improvement of 9.23% over existing tool-making methods in code generation tasks and 10.03% in agent tasks. GATE demonstrates the power of adaptive evolution, balancing tool quantity, complexity, and functionality while maintaining high efficiency. Code and data are available at \url{https://github.com/ayanami2003/GATE}.