在大模型时代，Tool-Use已经成为智能体能力的核心组成部分。 从代码生成到数据分析，从网页查询到复杂API调用，LLM正在学会“使用工具”。但一个现实问题越来越明显： 工具真的难找。 来自宁波东方理工大学/宁波数字孪生（东方理工）研究院沈晓宇团队的研究工作，在ICLR 2026发表论文： 《Tools Are Under-Documented: Simple Document Expansion Boosts Tool Retrieval》 论文提出一个直接但重要的判断： 当前工具检索的瓶颈，往往不在模型能力，而在于工具文档。 目前，该论文已被ICLR 2026接收。 背景：Tool Retrieval的隐形障碍 随着API数量扩展至数千甚至上万，工具检索逐渐成为Tool-Use系统中的关键前置步骤：模型必须先在庞大的工具集合中找到合适的工具，随后才能完成调用与执行。 近年来，一系列benchmark（如ToolBench、ToolRet等）推动了相关模型的发展。然而，在实际应用中，一个基础但长期被忽视的问题始终存在：工具文档本身往往质...