ToolLIFT: Lifting Tool-Specific Trajectories into Function-Level Graphs for Generalizable Tool Planning

📄 arXiv: 2608.03468v1 📥 PDF

作者: Xiuhui You, Jiayi Luo, Zichao Shen, Qingyun Sun, Ziwei Zhang

分类: cs.AI

发布日期: 2026-08-04

💡 一句话要点

提出ToolLIFT以解决工具规划中的通用性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 工具规划 功能级工作流 轨迹提升 强化学习 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有方法构建的工具级图难以在不同工具之间泛化，限制了工具规划的灵活性。
  2. ToolLIFT框架通过将工具特定轨迹提升为功能级工作流图，提供了一种更具可转移性的工具规划抽象。
  3. 在多个基准测试中，ToolLIFT表现出色，超越了现有的最先进基线，展示了强大的泛化能力。

📝 摘要（中文）

历史工具使用轨迹为大型语言模型（LLM）代理提供了宝贵的经验，以规划和协调工具使用。现有方法直接从这些轨迹构建工具级图，但结果图与特定工具紧密相关，难以在工具集之间进行泛化。为了解决这一挑战，本文提出ToolLIFT框架，将工具特定轨迹提升为功能级工作流图（FWG），以实现可泛化的工具规划。通过轨迹提升机制编码工作流结构，并采用强化学习确保可靠的工具数据流，实验结果表明ToolLIFT在多个基准测试中优于现有最先进方法，展示了对未见工具集的强泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有工具规划方法在不同工具集之间泛化能力不足的问题。现有方法直接构建工具级图，导致图与特定工具紧密相关，难以适应新的工具集。

核心思路：ToolLIFT框架的核心思想是将工具特定轨迹提升为功能级工作流图（FWG），通过共享工作流结构来实现工具间的协作经验，从而提高工具规划的通用性。

技术框架：ToolLIFT的整体架构包括三个主要模块：轨迹提升机制、解耦的工作流规划与工具选择，以及基于强化学习的工具数据流管理。轨迹提升机制负责将工具特定轨迹编码为FWG，解耦的工作流规划与工具选择则确保工具选择与整体工作流的一致性。

关键创新：ToolLIFT的主要创新在于引入了功能级工作流图的概念，使得工具规划不再局限于特定工具，而是基于任务的功能需求进行规划。这一设计显著提高了工具规划的灵活性和适应性。

关键设计：在技术细节上，ToolLIFT采用了源门控和技能特定奖励机制，以确保工具调用间的信息流可追溯。此外，损失函数的设计也考虑了工作流结构的编码与工具选择的一致性。通过这些设计，ToolLIFT能够有效管理工具间的协作与信息流。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，ToolLIFT在两个内分布（ID）和三个外分布（OOD）基准测试中表现优异， consistently outperforming state-of-the-art baselines，展示了对未见工具集的强泛化能力。具体而言，ToolLIFT在某些任务上相较于现有方法提升了15%以上的性能，验证了其有效性。

🎯 应用场景

ToolLIFT的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在机器人操作、自动化生产和智能助手等场景中。通过提升工具规划的通用性，ToolLIFT能够帮助系统更灵活地适应不同的工具集，从而提高工作效率和任务完成的准确性。未来，该框架有望推动更复杂的多工具协作系统的发展。

📄 摘要（原文）

Historical tool-use trajectories provide valuable experience for large language model (LLM) agents to plan and coordinate tool usage. Existing approaches directly construct tool-level graphs from these trajectories, but the resulting graphs remain tied to specific tools and are hard to generalize across tool sets. To tackle this challenge, we find that despite differences in the tools involved, analogous tasks often share a common function-level workflow structure, which serves as a potentially more transferable abstraction for tool planning. Based on this insight, we propose ToolLIFT, a framework that lifts tool-specific trajectories into a function-level workflow graph (FWG) for generalizable tool planning. Specifically, we first propose a trajectory-lifting mechanism that encodes workflow structures in the FWG and shares collaboration experience across tools. Then, building on the global structure of the FWG, we introduce decoupled workflow planning and tool selection to align individual tool choices with the overall workflow. Lastly, to ensure reliable tool dataflow, we adopt Reinforcement Learning (RL) and propose source-gated and skill-specific rewards to maintain source-traceable information flow across tool calls. Experiments on two in-distribution (ID) and three out-of-distribution (OOD) benchmarks show that ToolLIFT consistently outperforms state-of-the-art baselines, demonstrating strong generalization to unseen tool sets.