TaReD：面向长程任务的工具感知递归分解方法

论文提出工具感知递归分解方法 TaReD，按功能关系把工具组织成能力层级，智能体在执行中按需发现工具，并将复杂任务递归分解为与各阶段所需能力对齐的子任务树。实验显示，该方法在复杂真实任务上将端到端任务成功率较对比基线最多提升 40 个百分点。实现代码已在 GitHub 开源，论文为 15 页、3 幅图、2 张表。