52 lines
2.0 KiB
Markdown
52 lines
2.0 KiB
Markdown
---
|
||
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
|
||
---
|
||
|
||
# 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
|