論文の概要: Open, Reliable, and Collective: A Community-Driven Framework for Tool-Using AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00137v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 18:42:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.683629
• Title: Open, Reliable, and Collective: A Community-Driven Framework for Tool-Using AI Agents
• Title（参考訳）: オープンで信頼性があり、集合的なAIエージェントのためのコミュニティ駆動フレームワーク
• Abstract要約: 我々は、失敗は、ツール使用精度(エージェントがどのようにツールを呼び出すか)と固有のツール精度(ツール自身の正確性)の両方から生じると論じている。 ツールスキーマを標準化するコミュニティ主導のツールボックスであるOpenToolsを紹介します。 OpenToolsには、コアフレームワーク、初期ツールセット、評価パイプライン、コントリビューションプロトコルが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.64138018985385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tool-integrated LLMs can retrieve, compute, and take real-world actions via external tools, but reliability remains a key bottleneck. We argue that failures stem from both tool-use accuracy (how well an agent invokes a tool) and intrinsic tool accuracy (the tool's own correctness), while most prior work emphasizes the former. We introduce OpenTools, a community-driven toolbox that standardizes tool schemas, provides lightweight plug-and-play wrappers, and evaluates tools with automated test suites and continuous monitoring. We also release a public web demo where users can run predefined agents and tools and contribute test cases, enabling reliability reports to evolve as tools change. OpenTools includes the core framework, an initial tool set, evaluation pipelines, and a contribution protocol. Experiments and evaluations show improved end-to-end reproducibility and task performance; community-contributed, higher-quality task-specific tools deliver 6%-22% relative gains over an existing toolbox across multiple agent architectures on downstream tasks and benchmarks, highlighting the importance of intrinsic tool accuracy.
• Abstract（参考訳）: ツール統合LDMは、外部ツールを通じて現実世界のアクションを検索、計算、取り出すことができるが、信頼性は依然として重要なボトルネックである。 我々は、失敗はツール使用精度(エージェントがどのようにツールを呼び出すか)と本質的なツール精度(ツール自身の正確さ)の両方に起因していると主張している。 ツールスキーマを標準化するコミュニティ主導のツールボックスであるOpenToolsを導入し、軽量なプラグイン・アンド・プレイラッパーを提供し、自動テストスイートと継続的監視でツールを評価する。 また、ユーザが事前に定義されたエージェントやツールを実行し、テストケースにコントリビュートできる公開Webデモもリリースしています。 OpenToolsには、コアフレームワーク、初期ツールセット、評価パイプライン、コントリビューションプロトコルが含まれている。 コミュニティが提供し、高品質のタスク固有のツールは、ダウンストリームタスクとベンチマーク上の複数のエージェントアーキテクチャにまたがる既存のツールボックスに対して6%-22%の相対的な利益をもたらし、本質的なツールの正確性の重要性を強調している。

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