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English(EN) Hybrid Semantic Tool Discovery for Enterprise MCP Gateway: Architecture and Implementation

SCOUT系统在PayPal将LLM工具令牌使用量削减99%

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了SCOUT（Selective Context Optimization for Universal Tooling，通用工具选择性上下文优化）系统，旨在解决大型语言模型（LLM）代理在上下文工程和工具发现方面的挑战。SCOUT将工具暴露重构为上下文选择问题，仅为当前步骤注入相关工具。这种方法显著减少了令牌消耗和推理成本，正如在PayPal的生产环境中得到验证，该系统实现了99%的工具令牌使用量削减。SCOUT是模型无关的，并且不需要客户端修改，可以作为标准的MCP工具运行。 AI

影响 通过优化工具选择，降低LLM推理成本，提高企业应用的效率。

排序理由 该集群描述了一篇关于LLM代理新系统的研究论文。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Olympia Saha, Amy Wang, Srinivasan Manoharan ·

    面向企业MCP网关的混合语义工具发现：架构与实现

    arXiv:2608.23992v1 Announce Type: cross Abstract: Large language model (LLM) agents invoke external tools to retrieve and reason over information beyond pretrained knowledge. The Model Context Protocol (MCP) standardizes how such tools are surfaced, and a proxy MCP server aggrega…

  2. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Srinivasan Manoharan ·

    面向企业MCP网关的混合语义工具发现：架构与实现

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