**ToolSpace：以工具为中心的框架重塑长程智能体环境合成**

_ToolSpace: Scaling Tool-Centric Environment Synthesis for Long-Horizon Agents_

> 针对现有基于数据的环境合成方法导致工具接口不匹配及任务跨度有限的问题，ToolSpace 提出了一种以工具为中心的框架。该框架通过分析真实 MCP 服务执行轨迹，利用确定性规则挖掘工具依赖并聚类生成环境，仅对状态变更环境合成数据库，从而确保工具与任务的真实性和可执行性。实验表明，ToolSpace 在多个长程工具使用基准测试中显著提升了模型表现，使其性能接近 Claude Opus 5 水平。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-11-04 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2611.05036)