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title: "ACE-Router: Generalizing History-Aware Routing from MCP Tools to the Agent Web"
created: 2026-06-19
updated: 2026-06-19
type: paper-raw
source: https://arxiv.org/abs/2601.08276
arxiv_id: 2601.08276
version: v2
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# ACE-Router: Generalizing History-Aware Routing from MCP Tools to the Agent Web

**Authors**: Zhiyuan Yao (ZJU), Zishan Xu (SJTU), Yifu Guo (SYSU), Zhiguang Han (NTU), Cheng Yang (HDU), Shuo Zhang, Weinan Zhang (SJTU), Xingshan Zeng, Weiwen Liu (Huawei)
**Published**: 2026-01-13 (v2: 2026-04-19)
**Venue**: arXiv:2601.08276 (cs.AI)
**Code**: https://github.com/euyis1019/ACE-Router

## 核心洞察

ACE-Router 将 MCP 工具选择重新定义为**训练一个历史感知路由器**的问题——不是用 embedding 做静态匹配，而是让路由器理解多轮对话历史来做上下文感知的精确路由。

## 三大阶段

### 1. Candidate Graph + Self-Evolutionary Mutation
- 基于语义相似度构建候选图（阈值 τ=0.82）
- 五种变异算子：Function Enhancement, Parameter Mutation, Workflow Chaining, Helper Operation, Usage Extension
- 627 初始工具 → 2005 工具（通过变异扩展）

### 2. Trajectory Synthesis（多 Agent 模拟）
- 从候选图采样（随机游走 DFS）
- Planner Agent + User Agent + Assistant Agent + Tool Agent 四角色模拟
- 环境无关设计：无需真实 API，LLM 模拟执行结果
- 产出 15,092 个历史感知路由训练样本

### 3. Light Routing Agent (LRA)
- 仅两个工具：router_invoke + tool_execute
- 解耦路由决策与任务执行
- 可插拔：适配工具路由和 Agent 路由

## 关键结果

| 方法 | MCP-Universe | MCP-Mark |
|------|:---:|:---:|
| Text-Emb-3-Large (Q) | ~40.95% | ~29.89% |
| ReAct (Gemini-2.5-Pro) | ~41.80% | ~50.00% |
| GPT-4o Router | ~47.41% | ~48.00% |
| **ACE-Router (Qwen3-8B)** | **53.44%** | **60.00%** |

- 扩展候选池：ReAct 41.80→36.47%，ACE-Router 稳定在 53.02%
- 噪声环境：GPT-4o 28% / Gemini 32%，ACE-Router 保持 56%
- 多 Agent 泛化：无需额外训练，router 直接泛化到 Agent 路由
