SpatialCLI: Learning to Reason With Spatial Tools, Then Without Them
SpatialCLI：先借助空间工具推理，再摆脱工具
🧭 Agent 工具学习与能力内化
Zhejiang University · Zhuoyu Technology · Beihang University · University of Electronic Science and Technology of China · Nanyang Technological University
提出三阶段框架让 VLM 学会调用空间工具，再将工具能力内化到自身，推理时无需工具仍高性能
📌 工作参考价值（4 点）
- 三阶段训练策略：先用工具增强数据做冷启动 SFT，再用 Agentic RL 提升工具调用准确率，最后将成功轨迹转化为 SFT 数据内化能力，可直接迁移到推荐/搜索 Agent 的工具调用训练中，比如让 LLM Agent 学会调用推荐 API 再内化推荐知识。
- 延迟敏感的线上场景：通过内化将工具能力蒸馏到小模型，实现推理时无工具调用，降低延迟，适用于电商搜索/推荐的高并发服务。
- 冷启动 SFT + RL 的组合：先通过格式化示例让模型学会工具调用格式，再用环境反馈优化决策，可提升 Agent 在复杂决策任务（如多步推荐、交互式搜索）中的鲁棒性。
- 评估基准设计：SpatialCLI-Bench 聚焦组合感知，类似思路可构建面向推荐领域的组合能力基准，评估 Agent 在 item 检索、过滤、排序等多步骤中的表现。