論文の概要: ET-Agent: Incentivizing Effective Tool-Integrated Reasoning Agent via Behavior Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06860v1
• Date: Sun, 11 Jan 2026 11:05:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.035022
• Title: ET-Agent: Incentivizing Effective Tool-Integrated Reasoning Agent via Behavior Calibration
• Title（参考訳）: ET-Agent:行動校正による効果的な工具混入型推論エージェントのインセンティブ化
• Authors: Yifei Chen, Guanting Dong, Zhicheng Dou,
• Abstract要約: ETAgentはエージェントのツール使用行動を調整するためのトレーニングフレームワークである。 過誤行動パターンを最適行動に段階的に校正するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.89572566071575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) can extend their parameter knowledge limits by adopting the Tool-Integrated Reasoning (TIR) paradigm. However, existing LLM-based agent training framework often focuses on answers' accuracy, overlooking specific alignment for behavior patterns. Consequently, agent often exhibits ineffective actions during TIR tasks, such as redundant and insufficient tool calls. How to calibrate erroneous behavioral patterns when executing TIR tasks, thereby exploring effective trajectories, remains an open-ended problem. In this paper, we propose ET-Agent, a training framework for calibrating agent's tool-use behavior through two synergistic perspectives: Self-evolving Data Flywheel and Behavior Calibration Training. Specifically, we introduce a self-evolutionary data flywheel to generate enhanced data, used to fine-tune LLM to improve its exploration ability. Based on this, we implement an two-phases behavior-calibration training framework. It is designed to progressively calibrate erroneous behavioral patterns to optimal behaviors. Further in-depth experiments confirm the superiority of \ourmodel{} across multiple dimensions, including correctness, efficiency, reasoning conciseness, and tool execution accuracy. Our ET-Agent framework provides practical insights for research in the TIR field. Codes can be found in https://github.com/asilverlight/ET-Agent
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、TIR(Tool-Integrated Reasoning)パラダイムを採用することで、パラメータの知識限界を拡張することができる。 しかし、既存のLLMベースのエージェントトレーニングフレームワークは、しばしば回答の正確さに焦点を合わせ、行動パターンの特定のアライメントを見下ろしている。 その結果、エージェントはしばしば、冗長で不十分なツールコールのようなTIRタスク中に非効果的なアクションを示す。 TIRタスクの実行時に誤った動作パターンをキャリブレーションし、効果的な軌道を探索する方法は、未解決の問題のままである。 本稿では,自己進化型データフライホイールと行動校正トレーニングという2つの相乗的視点を通して,エージェントのツール使用行動を調整するためのトレーニングフレームワークET-Agentを提案する。 具体的には, LLMを微調整して探査能力を向上させるために, 改良されたデータを生成する自己進化型データフライホイールを提案する。 そこで我々は,2段階の行動校正訓練フレームワークを実装した。 過誤行動パターンを最適行動に段階的に校正するように設計されている。 さらに詳細な実験では、正確性、効率性、推論精度、ツール実行精度など、複数次元にわたる \ourmodel{} の優位性を確認している。 我々のET-Agentフレームワークは、TIR分野の研究に実用的な洞察を提供する。 コードはhttps://github.com/asilverlight/ET-Agentにある。

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