연구진은 8B 규모의 오픈소스 언어 모델만으로 동적 환경을 시뮬레이션하여 툴 호출 에이전트를 학습하는 데이터 없는 방법인 TRUSTEE를 제안했어요.
TRUSTEE는 작업 생성, 사용자 시뮬레이션, 툴 시뮬레이션, 경로 평가 기능을 포함하며, 적응형 커리큘럼 학습 메커니즘을 통해 작업 난이도를 동적으로 조절해요.
실험 결과, TRUSTEE는 다양한 분야에서 기존 방식보다 성능이 뛰어나며, 외부 자원 없이도 툴 학습의 강력한 기반을 마련할 수 있음을 입증했어요.