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研究论文 / THE SIGNAL

论文:用工具调用组织对话以提升目标追求

Can Large Language Models Extend Their Agentic Capabilities to Goal Pursuit in Open-Ended Multi-Turn Interaction?

重要性 5.0 AI 辅助整理

论文称用工具调用组织对话可提升多轮目标达成并减少推理 token。

资讯摘要

一篇 arXiv 论文提出 Tool-Mediated Interaction(TMI)协议,将对话动作表示为工具调用、对方回应表示为工具结果,无需训练即可维持推理-行动-观察循环并保留推理与交互历史。作者在社交互动、情感支持、说服和价格谈判四类任务上,用两个模型、15,678 个主实验回合评估,报告 TMI 在社交目标达成、情感支持偏好、捐款金额和买方谈判余量上优于对话基线;Qwen 消融显示其在四项主要结果上均优于保留推理的普通对话。作者还报告 TMI 相对 thinking 基线将每次决策的平均推理 token 减少 42.0–81.5%,并降低跨轮短语复用。

要点速读

  1. 论文定义 TMI 为免训练协议,把对话动作映射为工具调用、对方回应映射为工具结果,保留推理与交互历史。
  2. 作者用两个模型、15,678 个主实验回合在社交互动、情感支持、说服、价格谈判上评估,报告四项结果优于对话基线。
  3. 作者报告 TMI 较 thinking 基线减少每次决策平均推理 token 42.0–81.5%,并降低跨轮短语复用。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/11/4 08:00:28(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。

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