論文の概要: Tool-to-Agent Retrieval: Bridging Tools and Agents for Scalable LLM Multi-Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01854v2
• Date: Tue, 04 Nov 2025 16:24:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.383144
• Title: Tool-to-Agent Retrieval: Bridging Tools and Agents for Scalable LLM Multi-Agent Systems
• Title（参考訳）: ツール・ツー・エージェント検索:スケーラブルLLMマルチエージェントシステムのためのブリッジツールとエージェント
• Authors: Elias Lumer, Faheem Nizar, Anmol Gulati, Pradeep Honaganahalli Basavaraju, Vamse Kumar Subbiah,
• Abstract要約: ツールと親エージェントの両方を共有ベクトル空間に埋め込む統合フレームワークであるTool-to-Agent Retrievalを紹介する。 ツールの機能を明示的に表現し,メタデータをエージェントレベルにトラバースすることで,ツールからエージェントレベルの詳細な検索が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2092584191043323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in LLM Multi-Agent Systems enable scalable orchestration of sub-agents, each coordinating hundreds or thousands of tools or Model Context Protocol (MCP) servers. However, existing retrieval methods typically match queries against coarse agent-level descriptions before routing, which obscures fine-grained tool functionality and often results in suboptimal agent selection. We introduce Tool-to-Agent Retrieval, a unified framework that embeds both tools and their parent agents in a shared vector space and connects them through metadata relationships. By explicitly representing tool capabilities and traversing metadata to the agent level, Tool-to-Agent Retrieval enables granular tool-level or agent-level retrieval, ensuring that agents and their underlying tools or MCP servers are equally represented without the context dilution that arises from chunking many tools together. Evaluating Tool-to-Agent Retrieval across eight embedding models, our approach achieves consistent improvements of 19.4% in Recall@5 and 17.7% in nDCG@5 over previous state-of-the-art agent retrievers on the LiveMCPBench benchmark.
• Abstract（参考訳）: LLM Multi-Agent Systemsの最近の進歩は、数百から数千のツールやMCP(Model Context Protocol)サーバを協調するサブエージェントのスケーラブルなオーケストレーションを可能にする。 しかし、既存の検索手法は、ルーティングの前に粗いエージェントレベルの記述とクエリを一致させるのが一般的である。 Tool-to-Agent Retrievalは、ツールと親エージェントの両方を共有ベクトル空間に埋め込んで、メタデータの関係を通じてそれらを接続する統合フレームワークです。 ツールの機能を明示的に表現し、エージェントレベルにメタデータをトラバースすることで、ツールからエージェントレベルの検索を可能にする。 ツール・ツー・エージェント検索を8つの埋め込みモデルで評価し、LiveMCPBenchベンチマークの以前の最先端エージェント検索よりも、Recall@5で19.4%、nDCG@5で17.7%の一貫した改善を実現した。

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