摘要
大型语言模型 Agent 在静态基准测试中表现优异，但在面对现实世界动态变化的查询、工具集及交互时泛化能力不足。本文形式化了“开放世界工具使用 Agent
AI 推荐理由
论文核心研究开放世界中 Agent 的工具使用（技能）泛化能力及鲁棒性提升方法。
研究机构
Equal contribution School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, Nanjing, China
School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, Nanjing, China
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