20260625:很多新内容

concepts/ace-router.md

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+title: "ACE-Router — 训练专用路由器"
+created: 2026-06-19
+updated: 2026-06-19
+type: concept
+tags: [router-training, mcp, tool-selection, history-aware, agent-web]
+sources:
+  - https://arxiv.org/abs/2601.08276
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+# ACE-Router
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+## 定义
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+ACE-Router 是 Yao et al. (2026) 提出的**训练专用路由器框架**：不依赖 embedding 静态匹配或 LLM 通用推理，而是训练一个专门模型，将多轮对话历史显式对齐到精确的路由决策。
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+## 三阶段管线
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+① Candidate Graph → ② Trajectory Synthesis → ③ Light Routing Agent
+   (扩展候选空间)      (生成训练数据)            (可插拔部署)
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+### ① Candidate Graph + 自进化变异
+- 基于语义相似（τ=0.82）构建候选图
+- 5 种变异算子：功能增强、参数变异、工作流链接、辅助操作、使用扩展
+- 627 初始工具 → 2005 工具
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+### ② 多 Agent 轨迹合成
+- DFS 随机游走采样 + 四角色模拟
+- 环境无关：LLM 模拟执行，无需真实 API
+- 产出 15,092 个历史感知训练样本
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+### ③ Light Routing Agent
+仅两个工具：router_invoke + tool_execute。路由与执行解耦 → 路由逻辑独立于具体工具定义。
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+## 关键结果
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+- **8B 专用路由器 > 巨型通用模型**：GPT-4o (47.4%) vs ACE-Router (53.4%)
+- 扩展候选池：ReAct 从 41.8% 崩溃到 36.5%，ACE-Router 稳定在 53.0%
+- 噪声鲁棒：GPT-4o 28% / Gemini 32%，ACE-Router 保持 56%
+- 工具路由 → Agent 路由零训练迁移：88-92%
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+## 参考
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+- [[yao-ace-router-2026|论文]]
+- [[history-aware-routing|历史感知路由]]
+- [[candidate-graph|候选图]]
+- [[light-routing-agent|轻量路由 Agent]]