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来自监管文件、官方公告或公司 IR 等一手渠道【论文】ToolSpace: Scaling Tool-Centric Environment Synthesis for Long-Horizon Agents
arXiv 2611.05036 · 20 人推荐 · 附代码 dongguanting/ToolSpace（7 stars）。Large language models are deployed as long-horizon agents that compose diverse tools across MCP services into executable workflows. Existing MCP environment-scaling methods are data-centric: they first synthesize a database and scenario, then derive tools and tasks from them. As a result, tool interfaces may not match real ones, tool compositions are not grounded in execution, and tasks rarely span more than one environment. We propose ToolSpace, a tool-centric framework that reverses this order
Evidence
来源与证据
已关联官方公告、监管文件、论文或公司发布等一手材料。
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