論文の概要: Robust and Efficient Tool Orchestration via Layered Execution Structures with Reflective Correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18968v2
- Date: Fri, 27 Feb 2026 05:50:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-02 13:30:11.275258
- Title: Robust and Efficient Tool Orchestration via Layered Execution Structures with Reflective Correction
- Title（参考訳）: 反射補正を用いた層状実行構造によるロバスト・効率的な工具編成
- Abstract要約: 私たちは、高レベルのツール依存関係をキャプチャする階層化された実行構造を学ぶために、ツールオーケストレーションをモデル化します。
本稿では,局所的にエラーを検出し,修正するスキーマ対応反射補正機構を提案する。
この設計では、エラーを個々のツールコールに限定し、実行軌跡全体の再計画を避ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.13278005189741
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tool invocation is a core capability of agentic systems, yet failures often arise not from individual tool calls but from how multiple tools are organized and executed together. Existing approaches tightly couple tool execution with stepwise language reasoning or explicit planning, leading to brittle behavior and high execution overhead. To overcome these limitations, we revisit tool invocation from the perspective of tool orchestration. Our key insight is that effective orchestration does not require precise dependency graphs or fine-grained planning. Instead, a coarse-grained layer structure suffices to provide global guidance, while execution-time errors can be corrected locally. Specifically, we model tool orchestration as learning a layered execution structure that captures high-level tool dependencies, inducing layer-wise execution through context constraints. To handle execution-time failures, we introduce a schema-aware reflective correction mechanism that detects and repairs errors locally. This design confines errors to individual tool calls and avoids re-planning entire execution trajectories. This structured execution paradigm enables a lightweight and reusable orchestration component for agentic systems. Experimental results show that our approach achieves robust tool execution while reducing execution complexity and overhead. Code will be made publicly available.
- Abstract（参考訳）: ツール呼び出しはエージェントシステムの中核的な機能ですが、障害は個々のツールコールではなく、複数のツールの編成と実行方法から生じます。
既存のアプローチは、ステップワイズ言語推論や明示的な計画とツール実行を密に結合することで、不安定な振る舞いと高い実行オーバーヘッドにつながる。
これらの制限を克服するため、ツールオーケストレーションの観点からツール呼び出しを再考する。
私たちの重要な洞察は、効果的なオーケストレーションは、正確な依存性グラフやきめ細かい計画を必要としないということです。
代わりに、粗い粒度の層構造がグローバルなガイダンスを提供するのに十分であり、実行時のエラーをローカルに修正することができる。
具体的には、高レベルのツール依存関係をキャプチャする階層化された実行構造を学習し、コンテキスト制約を通じて階層的な実行を誘導するツールオーケストレーションをモデル化する。
実行時の障害に対処するために、ローカルでエラーを検出し、修復するスキーマ対応の反射補正機構を導入する。
この設計では、エラーを個々のツールコールに限定し、実行軌跡全体の再計画を避ける。
この構造化された実行パラダイムは、エージェントシステムのための軽量で再利用可能なオーケストレーションコンポーネントを可能にする。
実験結果から,本手法は実行の複雑さとオーバーヘッドを低減しつつ,堅牢なツール実行を実現することが示された。
コードは公開されます。
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