Tools as Continuous Flow for Evolving Agentic Reasoning
Di cosa parla
Si propone un modo diverso di far lavorare i modelli linguistici con strumenti esterni: invece di eseguire una serie di passi separati, l’idea è farli seguire a un flusso continuo di decisioni nello “spazio dei significati”. Il sistema presentato, FlowAgent, genera percorsi di ragionamento coerenti che mantengono una visione d’insieme del piano, con dimostrazioni formali e prove sperimentali che segnalano una maggiore robustezza e adattabilità nei compiti che richiedono molte azioni.
Cosa permette di osservare
Permette di esplorare se una pianificazione continua e globale può ridurre gli errori che si accumulano nei processi lunghi e come questa scelta influenzi la capacità dei modelli di usare strumenti nuovi o non visti prima.
Dalla fonte
Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in orchestrating tools for reasoning tasks. However, existing methods rely on a step-wise paradigm that lacks a global perspective, which causes error accumulation over long horizons and restricts generalization to unseen tools. To overcome these limitations, we propose Tools as Continuous Flow for Evolving Agentic Reasoning (FlowAgent), which reconceptualizes tool chaining as continuous trajectory generation within a semantic space. To systematically evaluate this paradigm, we introduce the first plan-level closed-loop benchmark dedicated to plan-level agentic reasoning in dynamic real-world environments. Specifically, the proposed FlowAgent leverages conditional flow matching to generate continuous latent trajectories, providing a global planning perspective to ensure coherent and robust tool execution. Theoretical…