論文の概要: T1: A Tool-Oriented Conversational Dataset for Multi-Turn Agentic Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16986v1
• Date: Thu, 22 May 2025 17:54:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.532521
• Title: T1: A Tool-Oriented Conversational Dataset for Multi-Turn Agentic Planning
• Title（参考訳）: T1:マルチスレッドエージェント計画のためのツール指向の会話データセット
• Authors: Amartya Chakraborty, Paresh Dashore, Nadia Bathaee, Anmol Jain, Anirban Das, Shi-Xiong Zhang, Sambit Sahu, Milind Naphade, Genta Indra Winata,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、複雑な問題を解決する知的エージェントとして印象的な能力を示している。 ツール拡張されたマルチドメイン、マルチターン対話型データセットであるT1を導入し、ツール間の依存関係をキャプチャし、管理する。 我々はT1-Agentを用いて、複雑なツール依存のシナリオで計画と推論を行う能力を強調した結果を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.62850638363008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities as intelligent agents capable of solving complex problems. However, effective planning in scenarios involving dependencies between API or tool calls-particularly in multi-turn conversations-remains a significant challenge. To address this, we introduce T1, a tool-augmented, multi-domain, multi-turn conversational dataset specifically designed to capture and manage inter-tool dependencies across diverse domains. T1 enables rigorous evaluation of agents' ability to coordinate tool use across nine distinct domains (4 single domain and 5 multi-domain) with the help of an integrated caching mechanism for both short- and long-term memory, while supporting dynamic replanning-such as deciding whether to recompute or reuse cached results. Beyond facilitating research on tool use and planning, T1 also serves as a benchmark for evaluating the performance of open-source language models. We present results powered by T1-Agent, highlighting their ability to plan and reason in complex, tool-dependent scenarios.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、複雑な問題を解決する知的エージェントとして印象的な能力を示している。 しかし、APIやツール呼び出し間の依存関係を含むシナリオにおける効果的なプランニングは、特にマルチターン会話において重要な課題である。 これを解決するために、ツール拡張されたマルチドメイン、マルチターン会話データセットであるT1を導入し、さまざまなドメインにわたるツール間の依存関係をキャプチャし、管理する。 T1は、9つの異なるドメイン(4つの単一ドメインと5つのマルチドメイン)にわたるツール使用を協調するエージェントの能力の厳格な評価を可能にする。 ツールの使用と計画に関する研究の促進に加えて、T1はオープンソース言語モデルのパフォーマンスを評価するベンチマークとしても機能する。 我々はT1-Agentを用いて、複雑なツール依存のシナリオで計画と推論を行う能力を強調した結果を提示する。

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