TAC-CoT 通过交错使用显式 Token 与隐式思维链实现工具调用
TAC-CoT 是一种面向 AI 智能体的框架，使用紧凑的潜在片段进行内部推理，并将文本 Token 限于工具调用、观察结果和最终回答。这样既无需逐一用文字表达所有中间推理步骤，也能保留与工具的通信能力。在智能体数学和问答基准测试中，TAC-CoT 将准确率最高提升 8.8 个百分点，并将模型前向传递次数最多减少 6.8 倍。分析还显示，该方法在单工具和多工具场景下均改善了工具使用质量。
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