論文の概要: ASA: Training-Free Representation Engineering for Tool-Calling Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04935v2
• Date: Sun, 08 Feb 2026 09:26:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 17:49:39.471363
• Title: ASA: Training-Free Representation Engineering for Tool-Calling Agents
• Title（参考訳）: ASA:ツールカートリングエージェントの学習自由表現工学
• Authors: Youjin Wang, Run Zhou, Rong Fu, Shuaishuai Cao, Hongwei Zeng, Jiaxuan Lu, Sicheng Fan, Jiaqiao Zhao, Liangming Pan,
• Abstract要約: Activation Steering Adapter (ASA)は、トレーニング不要で推論時のコントローラで、シングルショットの中間層介入を実行し、ツールドメインをターゲットにしている。 Qwen2.5-1.5B の MTU-Bench では、ASA は厳格なツール使用率 F1 を 0.18 から 0.50 に改善し、偽陽性率は 0.15 から 0.05 に減らした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.41214164139876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adapting LLM agents to domain-specific tool calling remains notably brittle under evolving interfaces. Prompt and schema engineering is easy to deploy but often fragile under distribution shift and strict parsers, while continual parameter-efficient fine-tuning improves reliability at the cost of training, maintenance, and potential forgetting. We identify a critical Lazy Agent failure mode where tool necessity is nearly perfectly decodable from mid-layer activations, yet the model remains conservative in entering tool mode, revealing a representation-behavior gap. We propose Activation Steering Adapter (ASA), a training-free, inference-time controller that performs a single-shot mid-layer intervention and targets tool domains via a router-conditioned mixture of steering vectors with a probe-guided signed gate to amplify true intent while suppressing spurious triggers. On MTU-Bench with Qwen2.5-1.5B, ASA improves strict tool-use F1 from 0.18 to 0.50 while reducing the false positive rate from 0.15 to 0.05, using only about 20KB of portable assets and no weight updates.
• Abstract（参考訳）: LLMエージェントをドメイン固有のツール呼び出しに適応することは、進化するインターフェイスの下では顕著に不安定である。 プロンプトとスキーマエンジニアリングは容易にデプロイできるが、分散シフトや厳密なパーサの下では脆弱であることが多い。 ツール要求が中間層アクティベーションからほぼ完全にデオード可能なクリティカルな遅延エージェント障害モードを識別するが、ツールモードの入力には保存的であり、表現と振る舞いのギャップが明らかになる。 本研究では、単発の中間層介入を行う訓練不要な推論時コントローラであるActivation Steering Adapter(ASA)を提案し、ステアリングベクトルとプローブ誘導署名ゲートをルータ条件で混合してツールドメインをターゲットにし、刺激的なトリガを抑えながら真の意図を増幅する。 Qwen2.5-1.5B の MTU-Bench では、ASA は厳格なツール使用率 F1 を 0.18 から 0.50 に改善し、偽陽性率は 0.15 から 0.05 に減らした。

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