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UltraTool
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研究揭示AI工具基准测试中操作率低且重复度高
一项对模型上下文协议（MCP）服务器生态系统的研究发现，未修复的、随机抽样的服务器的运行率远低于精心挑选的样本集。在随机抽样的400台服务器中，只有48.8%完成了初始化握手，37.5%根本未能启动。虽然在运行的服务器中JSON Schema的合规性很高，但58.8%的情况下省略了可选的安全注解。研究还强调，在BFCL v4和UltraTool等合成工具使用基准测试语料库中存在大量重复，这与真实MCP工具中观察到的近乎零重复形成鲜明对比。
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AI智能体：新的重排框架提高工具检索安全性
研究人员开发了一个新的重排框架，以提高AI智能体工具检索的安全性。该方法分别对查询条件相关性和工具特定暴露风险进行建模，从而允许在效用和安全性之间进行可控的权衡。通过在ToolGraph上平滑分数并选择性地应用基于规则的约束，该方法旨在在执行前减少AI智能体接触高风险工具的机会，以补充现有的执行后安全措施。