RATED: Reliability-Aware AI Agent Tool Retrieval via Execution Dynamics
RATED：基于执行动态的可靠性感知 AI Agent 工具检索
🧭 Agent 工具检索 · 在线可靠性适应 ★ 深度解读
Texas Tech University
融合对比微调双塔检索与 discounted LinUCB 在线重排，将工具故障选择率从 86% 降至 3%
📌 工作参考价值（4 点）
- 解耦语义与可靠性：用冻结的语义检索器（DRAGON）产出 top-K 候选，再做轻量在线重排，避免每次工具故障都重训大模型；电商 Agent 中大量 API/下游服务频繁上下线，这种架构能快速响应。
- discounted LinUCB per tool：为每个工具维护独立线性模型，用折扣因子 γ=0.95 下权旧反馈，快速适应工具失效；协方差矩阵保持对角，更新和推理都是 O(d)，单步开销 <0.2ms，适合高并发在线服务。
- 冷启动先验：从工具目录元数据（名称-描述一致性、来源可信度、文档质量）自动计算静态可靠性分数，初始化 bandit bias，新工具上线无历史数据也能合理排序；电商工具库也可用类似信号（如 API 文档完整度、供应商信誉）做初始质量分。
- 融合权重默认值：语义 0.75、bandit 0.15、静态先验 0.10 在 20% 故障率下效果最佳，可直接作为业务调参起点。