20260625:很多新内容

raw/papers/yao-ace-router-2026.md

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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
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+**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
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+## 核心洞察
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+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。
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+## 三大阶段
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+### 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）
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+### 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
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+### 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
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+## 关键结果
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+| 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%** |
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+- 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