Semantic Context for Tool Orchestration
作者: Robert Müller
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-07-14
备注: Workshop on Computer Use Agents @ ICML2025
💡 一句话要点
提出基于语义上下文的工具编排方法，提升LLM在复杂任务中的性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 工具编排 语义上下文 大型语言模型 上下文Bandit 强化学习
📋 核心要点
- 现有工具编排方法在处理大规模工具集和动态环境时面临效率和适应性挑战。
- 本文提出利用语义上下文信息，通过SC-LinUCB算法和FiReAct流程，提升工具编排的性能。
- 实验表明，该方法在静态和非平稳环境中均表现出高效的学习能力和稳健的适应性，尤其是在大规模工具集上。
📝 摘要（中文）
本文论证了语义上下文（SC）是稳健工具编排的基础组件，它利用描述性的工具信息。本文的贡献有三方面。首先，我们使用上下文Bandit算法提供了一个理论基础，引入了SC-LinUCB算法，并证明它在动态动作空间中实现了更低的遗憾值和良好的适应性。其次，我们使用大型语言模型进行了并行的经验验证，表明SC对于静态（高效学习）和非平稳（稳健适应）环境中的上下文学习至关重要。第三，我们提出了FiReAct流程，并在一个包含超过10,000个工具的基准测试中证明，基于SC的检索使LLM能够有效地编排大型动作空间。这些发现为构建更具样本效率、适应性和可扩展性的编排代理提供了一个全面的指南。
🔬 方法详解
问题定义：现有工具编排方法在面对大规模工具集时，难以有效选择合适的工具。此外，环境的动态变化（例如，工具的可用性变化）也对编排的鲁棒性提出了挑战。现有的方法通常缺乏对工具语义信息的有效利用，导致样本效率低，适应性差。
核心思路：本文的核心思路是利用工具的语义上下文信息，为LLM提供更丰富的工具描述，从而帮助LLM更好地理解工具的功能和适用场景，进而做出更明智的工具选择。通过将工具的语义信息融入到编排过程中，可以提高学习效率，增强对动态环境的适应性。
技术框架：本文提出了FiReAct流程，该流程包含以下几个主要阶段：1) 工具信息检索：利用语义上下文（SC）检索相关的工具信息。2) LLM编排：LLM基于检索到的工具信息进行工具选择和执行。3) 结果反馈：将工具执行结果反馈给LLM，用于后续的决策。此外，本文还引入了SC-LinUCB算法，用于在理论上证明语义上下文的有效性。
关键创新：本文最重要的技术创新点在于将语义上下文信息引入到工具编排过程中。与传统方法相比，本文的方法能够更有效地利用工具的描述信息，从而提高学习效率和适应性。SC-LinUCB算法的提出，为语义上下文在工具编排中的应用提供了理论支撑。
关键设计：在FiReAct流程中，关键的设计包括：1) 如何有效地表示工具的语义上下文信息（例如，使用文本描述或知识图谱）。2) 如何设计检索算法，以便快速准确地找到相关的工具信息。3) 如何设计LLM的prompt，以便LLM能够充分利用检索到的工具信息进行决策。SC-LinUCB算法的关键设计在于如何将语义上下文信息融入到LinUCB算法中，从而实现更低的遗憾值。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于语义上下文的工具编排方法在静态和非平稳环境中均表现出优异的性能。在包含超过10,000个工具的基准测试中，FiReAct流程能够有效地编排大型动作空间，显著提升LLM的工具使用能力。SC-LinUCB算法在理论上证明了语义上下文的有效性，并实现了更低的遗憾值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能助手、自动化运维、机器人流程自动化等领域。通过利用语义上下文信息，可以使智能体更有效地利用各种工具，完成复杂的任务。例如，在软件开发中，可以利用该方法自动选择合适的API和库，提高开发效率。在智能家居中，可以利用该方法自动控制各种设备，实现更智能化的生活。
📄 摘要（原文）
This paper demonstrates that Semantic Context (SC), leveraging descriptive tool information, is a foundational component for robust tool orchestration. Our contributions are threefold. First, we provide a theoretical foundation using contextual bandits, introducing SC-LinUCB and proving it achieves lower regret and adapts favourably in dynamic action spaces. Second, we provide parallel empirical validation with Large Language Models, showing that SC is critical for successful in-context learning in both static (efficient learning) and non-stationary (robust adaptation) settings. Third, we propose the FiReAct pipeline, and demonstrate on a benchmark with over 10,000 tools that SC-based retrieval enables an LLM to effectively orchestrate over a large action space. These findings provide a comprehensive guide to building more sample-efficient, adaptive, and scalable orchestration agents.