# TaReD verbetert succes van AI met tools bij complexe taken

> De nieuwe aanpak voor toolbewuste, recursieve opsplitsing verhoogt het succespercentage van begin tot eind met maximaal 40 procentpunt, volgens een arXiv-artikel van 9 oktober 2026.

Oossa · 2026-10-09 · https://oossa.com/nl/tared-method-boosts-tool-using-ai-success-on-complex-tasks

Onderzoekers onder leiding van Wei-Xiang Mao hebben TaReD uitgebracht, een techniek voor toolbewuste, recursieve opsplitsing voor AI-agenten die externe tools moeten gebruiken. De methode brengt de mogelijkheden van tools in een hiërarchie onder en laat de agent alleen tools ontdekken wanneer dat nodig is. In experimenten met realistische taken die lang duren, verhoogde TaReD het totale succespercentage met maximaal 40 procentpunt ten opzichte van bestaande basismodellen. De code staat op GitHub en is voor iedereen beschikbaar om uit te proberen.

## De feiten

- Artikel gepubliceerd op vrijdag 9 oktober 2026
- Succespercentage stijgt met maximaal 40 procentpunt

## Waarom het ertoe doet

Ontwikkelaars van AI-assistenten kunnen complexe workflows betrouwbaarder uitvoeren zonder vooraf alle tooldefinities te laden.

## Bronnen en referenties

1. [TaReD: Tool-Aware Recursive Decomposition for Long-Horizon Tasks](https://arxiv.org/abs/2610.11268) – arXiv, 2026-10-09

Laatst bijgewerkt: 2026-10-09