論文の概要: TopoCurate:Modeling Interaction Topology for Tool-Use Agent Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01714v1
• Date: Mon, 02 Mar 2026 10:38:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.82305
• Title: TopoCurate:Modeling Interaction Topology for Tool-Use Agent Training
• Title（参考訳）: TopoCurate:ツール・ユース・エージェント・トレーニングのためのインタラクション・トポロジーのモデル化
• Abstract要約: 訓練用ツール使用エージェントは一般的に、パスレート選択されたタスクに対して、軌道変更の成功と強化学習(RL)に依存している。 TopoCurateは,同一タスクから多段階的なロールアウトを統一的な意味的商トポロジに投影する対話型フレームワークである。 TopoCurateは最先端のベースラインに対して4.2%(SFT)と6.9%(RL)という一貫したゲインを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.93696896939915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Training tool-use agents typically relies on outcome-based filtering: Supervised Fine-Tuning (SFT) on successful trajectories and Reinforcement Learning (RL) on pass-rate-selected tasks. However, this paradigm ignores interaction dynamics: successful trajectories may lack error recovery or exhibit redundancy, while pass rates fail to distinguish structurally informative tasks from trivial ones. We propose \textbf{TopoCurate}, an interaction-aware framework that projects multi-trial rollouts from the same task into a unified semantic quotient topology. By merging equivalent action-observation states, this projection transforms scattered linear trajectories into a structured manifold that explicitly captures how tool invocations and environmental responses drive the divergence between effective strategies and failure modes. Leveraging this representation, we introduce a dual-selection mechanism: for SFT, we prioritize trajectories demonstrating reflective recovery, semantic efficiency, and strategic diversity to mitigate covariate shift and mode collapse; for RL, we select tasks with high error branch ratios and strategic heterogeneity, maximizing gradient Signal-to-Noise Ratio to address vanishing signals in sparse-reward settings. Evaluations on BFCLv3 and Tau2 Bench show that TopoCurate achieves consistent gains of 4.2\% (SFT) and 6.9\% (RL) over state-of-the-art baselines. We will release the code and data soon for further investigations.
• Abstract（参考訳）: トレーニングツール使用エージェントは一般的に、結果に基づくフィルタリングに依存している: 軌道を成功させるための監督された細調整(SFT)と、パスレート選択されたタスクに対する強化学習(RL)。 しかし、このパラダイムは相互作用のダイナミクスを無視している:成功軌道はエラー回復を欠いているか冗長性を示す可能性があるが、通過速度は構造的な情報的タスクと自明なタスクとを区別することができない。 我々は,同一タスクからのマルチリアルロールアウトを統一的なセマンティック商トポロジに投影するインタラクション対応フレームワークである‘textbf{TopoCurate} を提案する。 このプロジェクションは等価な動作・観測状態をマージすることにより、散在する線形軌跡を構造化多様体に変換し、ツールの呼び出しと環境応答が効果的な戦略と障害モードの分岐をいかに引き起こすかを明確に把握する。 この表現を活用して、SFTでは、共変量シフトとモード崩壊を軽減するために、反射的回復、セマンティック効率、戦略的多様性を示す軌道を優先し、RLでは、高いエラー分岐比と戦略的不均一性を持つタスクを選択し、勾配を最大化し、信号対雑音比を最大化し、スパース・リワード設定における消滅信号に対処する。 BFCLv3とTau2 Benchの評価から、TopoCurateは最先端のベースラインよりも4.2\%(SFT)と6.9\%(RL)の一貫したゲインを達成している。 さらなる調査のために、コードとデータをまもなくリリースします。

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