光网络中T-API兼容的ReAct智能体循环：通用工具vs领域特定抽象
A T-API-Compliant ReAct Agentic Loop for Optical Networks: Generic vs. Domain-Specific Tool Abstractions
这篇论文首次把ReAct循环和T-API结合到光网络管理里，领域专用工具准确率更高还省token，值得一看。
光网络需要意图驱动的闭环智能体管理以提升自主性。该论文首次提出T-API兼容的推理与行动（ReAct）循环。
实验使用领域特定复合工具实现了90%的oracle验证正确率。与通用工具相比，token消耗节省了三倍。
A T-API-Compliant ReAct Agentic Loop for Optical Networks: Generic vs. Domain-Specific Tool Abstractions
Optical networks need intent-driven, closed-loop agentic management, a key enabler for higher autonomy levels. We present the first T-API-compliant reasoning and act (ReAct) loop. We show that domain-specific composite tools achieve 90% oracle-validated correctness with threefold token savings compared to generic tools.
本条情报归属 AITOP「论文」核心追踪栏目。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：T-API、ReAct、光网络、智能体，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「arXiv cs.AI」（@Seyed Morteza Ahmadian, Paolo Monti, Carlos Natalino），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。
