TaReD：面向长程任务的工具感知递归分解框架

研究人员提出 TaReD 框架，通过按功能关系构建工具能力层级并按需检索工具，将复杂长程任务递归分解为与工具能力对齐的子任务树。实验显示，该方法在复杂真实世界任务中的端到端任务成功率相比对比基线提升最高达 40 个百分点，相关实现已在 GitHub 开源。