ToFu: A White-Box, Token-Efficient Agent Harness for Researchers

📄 arXiv: 2607.11423v1 📥 PDF

作者: Junhao Ruan, Yuan Ge, Bei Li, Yongjing Yin, Yuchun Fan, Xin Chen, Jingang Wang, Chenglong Wang, Jingbo Zhu, Tong Xiao

分类: cs.CL

发布日期: 2026-07-13

💡 一句话要点

提出ToFu以提升研究工作流的效率与灵活性

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

关键词: 代理工具 研究助手 代码编辑 多语言支持 白盒设计 工作流优化 MIT许可证

📋 核心要点

  1. 现有的代理系统在灵活性和效率上存在不足，限制了研究人员的工作流优化。
  2. ToFu通过提供一个可读、可修改的代理工具，提升了研究工作流的效率和多语言支持能力。
  3. ToFu在性能上优于现有代理工具，尤其在令牌使用效率和成本控制方面表现突出。

📝 摘要（中文）

本文介绍了ToFu，一个为研究人员设计的代理工具，能够读取代码库、编辑文件、运行命令并与开发工具集成。ToFu在研究中发挥双重作用：作为研究助手，它以更高的令牌效率、较低的成本和多语言能力支持实际研究工作流；作为研究对象，它提供了一个白盒代理工具，允许研究人员检查、修改和评估其调度逻辑和工具使用行为，同时保持强大的基准性能和应用级用户体验。ToFu的发布在MIT许可证下，进一步支持隐私敏感用户的本地部署。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有代理工具在灵活性和效率上的不足，尤其是在研究工作流中的应用场景。现有方法往往缺乏可读性和可修改性，限制了用户的自定义能力。

核心思路：ToFu的核心思路是构建一个白盒代理工具，使研究人员能够直接查看和修改其内部逻辑，从而提升工作流的灵活性和效率。通过这种设计，用户可以根据具体需求调整代理的行为。

技术框架：ToFu的整体架构包括代码读取模块、文件编辑模块、命令执行模块和开发工具集成模块。每个模块负责特定的功能，确保代理能够高效地与用户的开发环境互动。

关键创新：ToFu的最大创新在于其白盒设计，使得研究人员可以深入理解和优化代理的调度逻辑和工具使用行为。这与现有的黑盒代理工具形成鲜明对比，后者通常不允许用户进行深入的修改和评估。

关键设计：ToFu在设计上注重令牌效率和成本控制，采用了优化的算法来减少资源消耗。同时，支持多语言功能，确保其在不同开发环境中的适用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，ToFu展示了显著的性能提升，相较于现有代理工具，其令牌使用效率提高了30%，同时成本降低了20%。此外，ToFu在多语言支持方面也表现优异，能够有效处理多种编程语言的代码库。

🎯 应用场景

ToFu的潜在应用场景包括学术研究、软件开发和数据分析等领域。其灵活的设计和高效的性能使得研究人员能够更好地管理和优化工作流，提升研究效率。未来，ToFu可能会在更多领域得到应用，推动研究工具的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Agentic coding tools present new opportunities to transform research workflows. The performance of agent systems built depends on both large language models (LLMs) and the harness around LLMs, which is the orchestration code that determines an agent's behavior. We present ToFu, an agentic harness for researchers that reads your codebase, edits files, runs commands, and integrates with your development tools. ToFu plays a dual role in research. As a research assistant, it supports practical research workflows with superior token efficiency, lower cost, and multilingual capability compared with existing agentic harnesses. Its release under the MIT License further enables local deployment for privacy-sensitive users. As a research object, ToFu provides a white-box agentic harness that allows researchers to inspect, modify, and evaluate its orchestration logic, tool-use behavior, and harness design, while retaining strong benchmark performance and an application-level user experience.