論文の概要: Repairing Tool Calls Using Post-tool Execution Reflection and RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17874v1
• Date: Fri, 17 Oct 2025 03:50:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:12.245452
• Title: Repairing Tool Calls Using Post-tool Execution Reflection and RAG
• Title（参考訳）: ポストツール実行反射とRAGを用いた補修ツールコール
• Authors: Jason Tsay, Zidane Wright, Gaodan Fang, Kiran Kate, Saurabh Jha, Yara Rizk,
• Abstract要約: エージェントシステムは,Python関数やREST APIエンドポイント,kubectlなどのコマンドラインツールをコールすることで,外部システムと対話する。 これらのツールコールは、様々な構文的および意味的な理由で失敗することが多い。 大規模言語モデル(LLM)に基づくリフレクションとドメイン固有検索拡張生成(RAG)を組み合わせたポストツール実行コンポーネントを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.352165816659788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agentic systems interact with external systems by calling tools such as Python functions, REST API endpoints, or command line tools such as kubectl in Kubernetes. These tool calls often fail for various syntactic and semantic reasons. Some less obvious semantic errors can only be identified and resolved after analyzing the tool's response. To repair these errors, we develop a post-tool execution reflection component that combines large language model (LLM)-based reflection with domain-specific retrieval-augmented generation (RAG) using documents describing both the specific tool being called and troubleshooting documents related to the tool. For this paper, we focus on the use case of the kubectl command line tool to manage Kubernetes, a platform for orchestrating cluster applications. Through a larger empirical study and a smaller manual evaluation, we find that our RAG-based reflection will repair kubectl commands such that they are both more likely to successfully execute (pass rate) for 55% of our models evaluated and 36% more likely to correctly answer the user query on average. We find that troubleshooting documents improve pass rate compared to official documentation by an average of 10%.
• Abstract（参考訳）: エージェントシステムは、Python関数やREST APIエンドポイント、Kubernetesのkubectlのようなコマンドラインツールを呼び出すことによって、外部システムと対話する。 これらのツールコールは、様々な構文的および意味的な理由で失敗することが多い。 明確でないセマンティックエラーは、ツールの応答を分析した後のみ識別され解決される。 これらのエラーを補うため,大規模言語モデル(LLM)に基づくリフレクションとドメイン固有検索拡張生成(RAG)を組み合わせたポストツール実行反射コンポーネントを開発した。 本稿では、クラスタアプリケーションをオーケストレーションするプラットフォームであるKubernetesを管理するために、kubectlコマンドラインツールの使用例に焦点を当てる。 より大規模な実験研究と手作業による評価により、RAGベースのリフレクションがクベクトルコマンドを修復し、評価されたモデルの55%で正常に実行し(パスレート)、平均36%でユーザクエリに正しく答える可能性が高くなることがわかった。 トラブルシューティング文書は、公式文書と比較して平均10%のペースでパスレートが向上していることがわかった。

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