論文の概要: ToolACE-MCP: Generalizing History-Aware Routing from MCP Tools to the Agent Web

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08276v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 07:07:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.092198
• Title: ToolACE-MCP: Generalizing History-Aware Routing from MCP Tools to the Agent Web
• Title（参考訳）: ToolACE-MCP:MSPツールからエージェントWebへの履歴認識ルーティングの一般化
• Authors: Zhiyuan Yao, Zishan Xu, Yifu Guo, Zhiguang Han, Cheng Yang, Shuo Zhang, Weinan Zhang, Xingshan Zeng, Weiwen Liu,
• Abstract要約: 大規模生態系における正確なナビゲーションを支援するために,歴史を意識したルータをトレーニングするためのパイプラインであるToolACE-MCPを提案する。 実世界のベンチマーク MCP-Universe と MCP-Mark の実験は優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.07565506678354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rise of the Agent Web and Model Context Protocol (MCP), the agent ecosystem is evolving into an open collaborative network, exponentially increasing accessible tools. However, current architectures face severe scalability and generality bottlenecks. To address this, we propose ToolACE-MCP, a pipeline for training history-aware routers to empower precise navigation in large-scale ecosystems. By leveraging a dependency-rich candidate Graph to synthesize multi-turn trajectories, we effectively train routers with dynamic context understanding to create the plug-and-play Light Routing Agent. Experiments on the real-world benchmarks MCP-Universe and MCP-Mark demonstrate superior performance. Notably, ToolACE-MCP exhibits critical properties for the future Agent Web: it not only generalizes to multi-agent collaboration with minimal adaptation but also maintains exceptional robustness against noise and scales effectively to massive candidate spaces. These findings provide a strong empirical foundation for universal orchestration in open-ended ecosystems.
• Abstract（参考訳）: Agent WebとModel Context Protocol(MCP)の台頭により、エージェントエコシステムはオープンなコラボレーティブなネットワークへと進化し、アクセス可能なツールを指数関数的に増加させています。 しかし、現在のアーキテクチャは厳しいスケーラビリティと一般的なボトルネックに直面しています。 そこで我々は,大規模エコシステムにおける正確なナビゲーションを支援するために,履歴を意識したルータをトレーニングするためのパイプラインであるToolACE-MCPを提案する。 依存性に富んだグラフを利用してマルチターントラジェクトリを合成することにより、動的コンテキスト理解でルータを効果的に訓練し、プラグアンドプレイのLight Routing Agentを作成する。 実世界のベンチマーク MCP-Universe と MCP-Mark の実験は優れた性能を示した。 特に、ToolACE-MCPは将来のエージェントWebにとって重要な特性を示しており、最小限の適応でマルチエージェントのコラボレーションを一般化するだけでなく、ノイズに対する例外的な堅牢性を維持し、巨大な候補空間に効果的にスケールする。 これらの発見は、オープンエンドエコシステムにおける普遍的なオーケストレーションのための強力な実証的基盤を提供する。

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