論文の概要: Teaching LLMs to Learn Tool Trialing and Execution through Environment Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12762v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 06:46:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.781078
• Title: Teaching LLMs to Learn Tool Trialing and Execution through Environment Interaction
• Title（参考訳）: 環境相互作用によるツールの試行と実行の学習のためのLLM教育
• Authors: Xingjie Gao, Pengcheng Huang, Zhenghao Liu, Yukun Yan, Shuo Wang, Zulong Chen, Chen Qian, Ge Yu, Yu Gu,
• Abstract要約: ToolMasterは、ツールの使用を黄金のツール呼び出しトラジェクトリの模倣から、環境とのインタラクションを通じてツールの使用を積極的に学習するフレームワークである。 ツール計画と実行のためにLLMを最適化するために、ToolMasterはトライアルと実行のパラダイムを採用している。 実験の結果、ツールマスターは、見知らぬツールや馴染みのないツールをまたいだ一般化や堅牢性という点で、既存のベースラインを著しく上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.689383152872534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Equipping Large Language Models (LLMs) with external tools enables them to solve complex real-world problems. However, the robustness of existing methods remains a critical challenge when confronting novel or evolving tools. Existing trajectory-centric paradigms primarily rely on memorizing static solution paths during training, which limits the ability of LLMs to generalize tool usage to newly introduced or previously unseen tools. In this paper, we propose ToolMaster, a framework that shifts tool use from imitating golden tool-calling trajectories to actively learning tool usage through interaction with the environment. To optimize LLMs for tool planning and invocation, ToolMaster adopts a trial-and-execution paradigm, which trains LLMs to first imitate teacher-generated trajectories containing explicit tool trials and self-correction, followed by reinforcement learning to coordinate the trial and execution phases jointly. This process enables agents to autonomously explore correct tool usage by actively interacting with environments and forming experiential knowledge that benefits tool execution. Experimental results demonstrate that ToolMaster significantly outperforms existing baselines in terms of generalization and robustness across unseen or unfamiliar tools. All code and data are available at https://github.com/NEUIR/ToolMaster.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)を外部ツールで取得することで、複雑な現実世界の問題を解決することができる。 しかし、新しいツールや進化するツールに直面する場合、既存の手法の堅牢性は依然として重要な課題である。 既存のトラジェクトリ中心のパラダイムは、トレーニング中に静的なソリューションパスを記憶することに大きく依存している。 本稿では,ツール使用を黄金のツールコールトラジェクトリの模倣から,環境とのインタラクションを通じてツール使用を積極的に学習するフレームワークであるToolMasterを提案する。 ツールの計画と実行のためにLLMを最適化するために、ToolMasterはトライアルと実行のパラダイムを採用しており、このパラダイムは、明示的なツール試行と自己補正を含む教師生成の軌跡をまず模倣するようにLCMを訓練する。 このプロセスにより、エージェントは、環境と積極的に対話し、ツール実行の恩恵を受ける経験的な知識を形成することで、正しいツールの使用を自律的に探索することができる。 実験の結果、ツールマスターは、見知らぬツールや馴染みのないツールをまたいだ一般化や堅牢性という点で、既存のベースラインを著しく上回ります。 すべてのコードとデータはhttps://github.com/NEUIR/ToolMasterで入手できる。

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