論文の概要: MCP-Zero: Active Tool Discovery for Autonomous LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01056v3
• Date: Mon, 23 Jun 2025 08:33:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 14:54:00.352452
• Title: MCP-Zero: Active Tool Discovery for Autonomous LLM Agents
• Title（参考訳）: MCP-Zero: 自律型LLMエージェントのためのアクティブツールディスカバリ
• Authors: Xiang Fei, Xiawu Zheng, Hao Feng,
• Abstract要約: ツール発見の自律性を LLM 自体に復元する,アクティブエージェントフレームワークである MCP-Zero を紹介する。 すべての利用可能なツールで圧倒的なモデルを使用する代わりに、CP-Zeroはエージェントが能率ギャップを積極的に識別し、特定のツールをオンデマンドで要求することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.005899769943442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current LLM agents inject thousands of tool schemas into prompts, creating massive context overhead and reducing models to passive tool selectors rather than autonomous agents. We introduce MCP-Zero, an active agent framework that restores tool discovery autonomy to LLMs themselves. Instead of overwhelming models with all available tools, MCP-Zero enables agents to actively identify capability gaps, and request specific tools on-demand, transforming them from large-scale retrievers into genuine autonomous agents. The framework operates through three core mechanisms: (1) Active Tool Request, where models autonomously generate structured requests specifying their exact tool requirements; (2) Hierarchical Semantic Routing, a two-stage algorithm that matches requests to relevant servers and tools through improved semantic alignment; (3) Iterative Capability Extension, enabling agents to progressively build cross-domain toolchains while maintaining minimal context footprint. We also construct MCP-tools, a comprehensive dataset of 308 MCP servers and 2,797 tools from the official Model-Context-Protocol repository. Experiments demonstrate that MCP-Zero preserves agent autonomy while achieving substantial efficiency gains: (i) accurate tool selection from nearly 3k candidates across 248.1k tokens; (ii) 98\% reduction in token consumption on APIBank while maintaining high accuracy; and (iii) consistent multi-turn performance that scales with tool ecosystem growth. This work establishes active tool discovery as a fundamental design pattern for scalable autonomous agent systems.
• Abstract（参考訳）: 現在のLLMエージェントは、何千ものツールスキーマをプロンプトに注入し、大量のコンテキストオーバーヘッドを生成し、モデルを自律エージェントではなく受動的ツールセレクタに還元する。 ツール発見の自律性を LLM 自体に復元する,アクティブエージェントフレームワークである MCP-Zero を紹介する。 すべての利用可能なツールで圧倒的なモデルを使用する代わりに、CP-Zeroはエージェントが機能ギャップを積極的に識別し、特定のツールをオンデマンドで要求することを可能にする。 フレームワークは、(1) アクティブツール要求(Active Tool Request)、(2) 厳密なツール要件を指定する構造化されたリクエストを自律的に生成するモデル、(2) セマンティックルーティング(Hierarchical Semantic Routing)、(3) セマンティックアライメントの改善を通じて、関連するサーバやツールにリクエストをマッチングする2段階のアルゴリズム、(3) 反復能力拡張(Iterative Capability Extension)により、エージェントは最小限のコンテキストを保ちながら、クロスドメインツールチェーンを段階的に構築できる。 また、公式のModel-Context-Protocolリポジトリから308のMPPサーバと2,797のツールからなる包括的なデータセットであるMPPツールも構築しています。 MCP-Zeroはエージェントの自律性を保ちながら、実質的な効率向上を実現している。 (i)248.1kトークンの約3k候補からの正確なツール選択 (二 高精度を維持しつつ、APIBankのトークン消費を98 %削減すること。) (iii) ツールエコシステムの成長に合わせてスケールする、一貫性のあるマルチターンパフォーマンス。 この研究は、スケーラブルな自律エージェントシステムの基本設計パターンとして、アクティブなツール発見を確立する。

関連論文リスト

• LiveMCPBench: Can Agents Navigate an Ocean of MCP Tools? [50.60770039016318]
  モデルコンテキストプロトコル(MCP)エージェントをベンチマークする最初の総合ベンチマークであるLiveMCPBenchを紹介する。 LiveMCPBenchは、MPPエコシステムに根ざした95の現実世界のタスクで構成されている。 評価は10の先行モデルを対象としており、最高の性能のモデルが78.95%の成功率に達した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-03T14:36:42Z)
• MemTool: Optimizing Short-Term Memory Management for Dynamic Tool Calling in LLM Agent Multi-Turn Conversations [1.7217813564531652]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは、関連するツールや個々のクエリのためのモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバを動的に検索し、組み込む上で、重要な自律性を示している。 我々は,LLMエージェントがマルチターン会話を通じて,ツールやMPPサーバコンテキストを動的に管理できる,短期記憶フレームワークであるMemToolを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-29T01:42:06Z)
• AgentFly: Extensible and Scalable Reinforcement Learning for LM Agents [25.735754822676277]
  言語モデル(LM)エージェントは、自律的にタスクを完了させる能力において、大きな注目を集めている。 強化学習(RL)は、推論や事実性など、LMの能力を高めるために研究されている。 AgentFlyは、多様なRLアルゴリズムでLMエージェントを強化するために設計されたスケーラブルでエージェント-RLフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-20T10:22:36Z)
• ScaleMCP: Dynamic and Auto-Synchronizing Model Context Protocol Tools for LLM Agents [1.7217813564531652]
  ScaleMCPは、エージェントにMPPツールレトリバーを動的に装備する新しいツール選択アプローチである。 エージェントは、メモリにツールを追加する自律性に加えて、自動同期ツールストレージシステムパイプラインを提供する。 5000のファイナンシャルメトリックMCPサーバからなるデータセットを用いて総合評価を行い、ツール検索とエージェント起動性能を大幅に改善したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-09T20:30:37Z)
• RAG-MCP: Mitigating Prompt Bloat in LLM Tool Selection via Retrieval-Augmented Generation [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、MCP(Model Context Protocol)citeIntroducingMCP(リンク)など、多くの外部ツールを効果的に活用するために苦労している。 RAG-MCPは、ツール発見をオフロードすることで、この課題を克服するRetrieval-Augmented Generationフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-06T08:05:35Z)
• Acting Less is Reasoning More! Teaching Model to Act Efficiently [87.28134636548705]
  ツール統合推論は、タスクを解決するために外部ツールを呼び出す機能によって、大きな言語モデルを拡張します。 現在のアプローチは、外部ツールの使用効率や必要性を考慮せずに、最終的な正確性のためにのみ最適化されている。 最小限のツールコールで正確な回答をモデルに提示するフレームワークを提案する。 このアプローチでは,ツールコールを最大68.3%削減し,ツールの生産性を最大215.4%向上すると同時に,同等の回答精度を維持している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-21T05:40:05Z)
• Adaptive Tool Use in Large Language Models with Meta-Cognition Trigger [49.81945268343162]
  我々は,外部ツール利用のための適応型意思決定戦略であるMeCoを提案する。 MeCoは、表現空間内の高レベル認知信号をキャプチャすることで、メタ認知スコアを定量化する。 MeCoは微調整不要で、最小限のコストがかかる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T15:45:01Z)
• LLM Agents Making Agent Tools [2.5529148902034637]
  ツールの使用は、大規模言語モデル(LLM)を、複雑なマルチステップタスクを実行できる強力なエージェントに変えた。 しかし、これらのツールは人間の開発者によって事前に実装されなければならない。 論文をコードで自律的にLLM互換のツールに変換するエージェントフレームワークであるToolMakerを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T11:44:11Z)
• SMART: Self-Aware Agent for Tool Overuse Mitigation [58.748554080273585]
  現在のLarge Language Model (LLM) エージェントは、強力な推論とツールの使用能力を示すが、しばしば自己認識に欠ける。 この不均衡はツール・オーバーユースにつながり、モデルはパラメトリックな知識を持つタスクに対して、不要に外部ツールに依存する。 SMART(Strategic Model-Aware Reasoning with Tools)は、エージェントの自己認識を高め、タスクハンドリングを最適化し、ツールの過剰使用を減らすパラダイムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T04:50:37Z)
• ToolGen: Unified Tool Retrieval and Calling via Generation [34.34787641393914]
  ToolGenは、ツール知識を大きな言語モデルのパラメータに直接統合するパラダイムシフトです。 ToolGenは、ツール検索と自律タスク補完の両方において、優れた結果が得られることを示す。 ToolGenは、より汎用的で効率的で自律的なAIシステムを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T13:52:32Z)
• Efficient and Scalable Estimation of Tool Representations in Vector Space [34.767193045989515]
  ツール検索のための合成データを生成するためのフレームワークと,小型エンコーダモデルを用いた効率的なデータ駆動型ツール検索戦略を提案する。 ToolBankは、実際のユーザ利用を反映した、新しいツール検索データセットです。 これらの新しい方法により、ToolBenchデータセット上のRecall@Kで最大27.28、ToolBank上のRecall@Kで30.5の改善を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T19:39:24Z)
• Re-Invoke: Tool Invocation Rewriting for Zero-Shot Tool Retrieval [47.81307125613145]
  Re-Invokeは、トレーニングなしで大規模ツールセットに効果的にスケールするために設計された教師なしツール検索手法である。 我々は、クエリ毎に最も関連性の高いツールを特定するために、意図に基づいて、新しいマルチビュー類似度ランキング戦略を採用する。 評価の結果、Re-Invokeはシングルツールとマルチツールの両方のシナリオにおいて、最先端の代替よりも大幅に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-03T22:49:27Z)
• Learning to Use Tools via Cooperative and Interactive Agents [58.77710337157665]
  ツール学習は、外部ツールを使用してユーティリティを拡張するエージェントとして、大きな言語モデル(LLM)を促進する。 ツール選択,ツール実行,アクションキャリブレーションの3つの特別なエージェントを個別にコーディネートする,協調型対話型エージェントフレームワークであるConAgentsを提案する。 3つのデータセットに対する実験により、LLMは、ConAgentsを装備した場合、大幅に改善されたベースラインよりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T15:08:16Z)
• AnyTool: Self-Reflective, Hierarchical Agents for Large-Scale API Calls [30.792186243538037]
  我々はAnyToolを紹介した。AnyToolは巨大な言語モデルエージェントで、ユーザクエリに対処する膨大なツールの利用に革命をもたらすように設計されている。 Rapid APIから16,000以上のAPIを使用し、これらのAPIのサブセットがクエリを解決できると仮定して運用しています。 AnyToolには,階層構造を持つAPIレトリバー,選択したAPI候補セットを使用したユーザクエリの解決を目的とした解決器,自己反映機構という,3つの要素が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T18:59:57Z)
• TaskBench: Benchmarking Large Language Models for Task Automation [82.2932794189585]
  タスク自動化における大規模言語モデル(LLM)の機能を評価するためのフレームワークであるTaskBenchを紹介する。 具体的には、タスクの分解、ツールの選択、パラメータ予測を評価する。 提案手法は, 自動構築と厳密な人的検証を組み合わせることで, 人的評価との整合性を確保する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T18:02:44Z)
• ControlLLM: Augment Language Models with Tools by Searching on Graphs [97.62758830255002]
  我々は,大規模言語モデル(LLM)が実世界のタスクを解くためのマルチモーダルツールを利用できる新しいフレームワークであるControlLLMを提案する。 フレームワークは,(1)複雑なタスクを明確なサブタスクに分割し,入力と出力を適切に定義したサブタスクに分解するtextittask Decomposer,(2)構築済みのツールグラフ上で最適なソリューションパスを探索する textitThoughts-on-Graph(ToG)パラダイム,(3)ソリューションパスを解釈して実行するリッチなツールボックスを備えた textitexecution Engine,の3つの主要なコンポーネントから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T21:57:21Z)
• MetaTool Benchmark for Large Language Models: Deciding Whether to Use Tools and Which to Use [79.87054552116443]
  大規模言語モデル(LLM)は、その印象的な自然言語処理(NLP)能力のために大きな注目を集めている。 このベンチマークは、LLMがツールの使用意識を持ち、ツールを正しく選択できるかどうかを評価するためのものだ。 8つの人気のあるLCMを巻き込んだ実験を行い、その大半は依然として効果的にツールを選択するのに苦労していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T19:39:26Z)
• CRAFT: Customizing LLMs by Creating and Retrieving from Specialized Toolsets [75.64181719386497]
  大規模言語モデル(LLM)のためのツール作成・検索フレームワークであるCRAFTを提案する。 タスク用に特別にキュレートされたツールセットを作成し、複雑なタスクを解決する能力を高めるためにこれらのセットからツールを取得するコンポーネントをLLMに装備する。 本手法はフレキシブルに設計されており,既製のLCMを細かな調整なしに未確認領域やモダリティに適応するためのプラグアンドプレイ方式を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T17:40:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。