亚利桑那州立大学与亚利桑那大学的论文《LedgerAgent》提出了一种新方法，解决智能体工具调用中的状态编码问题。通过类型化账本和政策门控器，确保状态一致性，提升任务完成率。实验结果表明，LedgerAgent在多个领域的表现显著优于传统方法，且没有额外的token开销。未来的研究将集中在策略谓词的自动化生成上。