**EdgeGen：用合成边缘案例让工具调用智能体走出“理想路径”**

_EDGEGEN: Improving Tool-Calling Agents Beyond Happy Paths with Synthetic Edge Case Generation_

> 企业场景中的工具调用 LLM 智能体需要高质量、多样的任务数据来评估和优化，但受隐私等限制，这类数据往往难以获取，现有合成方法生成的通用任务又脱离智能体自身状态与数据库，难以反映真实使用中的多样性。为此，论文提出 EdgeGen：从智能体规范中抽取合规规则，并据此生成“违反这些规则”的、扎根于数据库的边缘案例任务。结合已有合成数据技术后，EdgeGen 可通过微调与 harness 优化提升智能体表现，形成无需人工标注的全自动闭环。在 tau2bench 航空领域，基于 EdgeGen 数据微调平均进度提升 2%~42%，而其他基线方法在部分模型上反而下降；在 harness 优化方面，Gemma-4-e4b 模型相对人工整理与基础 harness 分别平均提升 10% 和 30%。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-22 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.24115)