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SchemaShield-Lite:无需重训即可修复 LLM 智能体的接口漂移问题

arXiv 论文研究了工具调用中的接口漂移:工具描述、参数 schema 和候选工具列表在部署后变化,导致模型调用失败。作者提出的 SchemaShield-Lite 是一个免训练的修复层,结合 schema 校验、候选集重试和单次受限修复。在 Qwen3.5-9B 上,该方法将 DICE-300 准确率从 0.717 提升到 0.813,BFCL-200 准确率从 0.580 提升到 0.805,分别挽回 22 个漂移失败中的 19 个和 45 个中的 33 个。消融实验显示候选集漂移(尤其是干扰工具)是主要损伤来源,单纯的重试策略无法解释这些收益。

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做智能体工具调用的朋友看这篇,工具接口一改模型就崩,SchemaShield-Lite 不用重训就能在 BFCL-200 上把准确率从 0.58 拉到 0.805。

2 sources37° AI heatLast updated 2026/10/16 11:49:37

Evidence

2 sources
Primary sourcearXiv cs.AI
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