TaReD：面向长程任务的工具感知递归分解

针对长程任务规划难题，研究人员提出工具感知递归分解方法 TaReD，将工具按功能组织为能力层级，驱动 AI 智能体按需发现工具并递归分解出匹配阶段能力的子任务树。在复杂真实世界任务实验中，该方法将端到端任务成功率相比对比基线最高提升 40 个百分点，相关实现已在 GitHub 开源。