Contract2Tool: Learning Preconditions and Effects for Reliable Tool-Augmented LLM Agents

En 3 lignesContract2Tool infère automatiquement des contrats d'outils (préconditions, effets, risques, coûts) à partir de métadonnées, schémas et traces d'exécution. Les contrats appris atteignent 0.980 de succès en tâches multi-étapes, proche des 0.990 avec contrats manuels, tout en réduisant les outils visibles de 100 à 1 et l'usage de tokens de 26,172 à 2,528.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain