論文の概要: Bridging Tool Dependencies and Domain Knowledge: A Graph-Based Framework for In-Context Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24690v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 17:50:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:37.31967
• Title: Bridging Tool Dependencies and Domain Knowledge: A Graph-Based Framework for In-Context Planning
• Title（参考訳）: ブリッジツール依存とドメイン知識: インコンテキストプランニングのためのグラフベースのフレームワーク
• Authors: Shengjie Liu, Li Dong, Zhenyu Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,ツールやドキュメント間の依存関係を活用して,先進的なアーティファクト生成を促進するフレームワークを提案する。 我々の手法は、記述、引数、出力ペイロードを含むツールスキーマからツール知識グラフを構築することから始まります。 並行して、内部文書とSOPから補完的な知識グラフを導き、ツールグラフと融合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.43901336744982
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a framework for uncovering and exploiting dependencies among tools and documents to enhance exemplar artifact generation. Our method begins by constructing a tool knowledge graph from tool schemas,including descriptions, arguments, and output payloads, using a DeepResearch-inspired analysis. In parallel, we derive a complementary knowledge graph from internal documents and SOPs, which is then fused with the tool graph. To generate exemplar plans, we adopt a deep-sparse integration strategy that aligns structural tool dependencies with procedural knowledge. Experiments demonstrate that this unified framework effectively models tool interactions and improves plan generation, underscoring the benefits of linking tool graphs with domain knowledge graphs for tool-augmented reasoning and planning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ツールとドキュメント間の依存関係を解明し,活用するためのフレームワークを提案する。 提案手法は,DeepResearchにインスパイアされた分析を用いて,記述,引数,出力ペイロードを含むツールスキーマからツール知識グラフを構築することから始まる。 並行して、内部文書とSOPから補完的な知識グラフを導き、ツールグラフと融合する。 典型的な計画を生成するために、構造ツールの依存関係と手続き的知識を整合させる深層的な統合戦略を採用する。 実験によると、この統合されたフレームワークは、ツールの相互作用を効果的にモデル化し、ツール強化された推論と計画のための、ツールグラフとドメイン知識グラフをリンクする利点を強調して、プラン生成を改善する。

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