研究者提出Bench2Robust框架与BTM恢复方法

Chaoran Chen等作者提出名为Bench2Robust的场景可控框架，用于评估工具调用LLM智能体在工具故障、API与schema漂移下的恢复能力。该框架在已有基准上加入需要重试原路径、切换到等效备用工具，或判定无可行路径的测试场景，以分离恢复策略质量与故障随机性。 作者同时提出Bayesian Tool Memory（BTM）恢复方法。上述框架与方法由作者在论文中提出，其实际效果尚未经独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。