Toollery：让 LLM 智能体扩展到数千工具
原文标题：Toollery: Scaling LLM Agents to Thousands of Skills and Tools
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针对 LLM 智能体面对成百上千技能与工具时全库提示成本高、延迟大、选择易受干扰的问题，论文提出免训练的候选压缩框架 Toollery。它从技能/工具说明生成用户意图查询并建立检索索引，在最终决策前将候选集压缩到紧凑的 top-k。在约 7.9 万能力的 SkillRouter、BFCL-V4 及智能座舱数据集上验证了召回与端到端选择效果。
- 问题
- 智能体面对成百上千工具时全库提示成本高、延迟大且选择易被干扰。
- 方法
- 免训练地从每个技能/工具说明生成用户意图查询并建检索索引，决策前把候选压缩到紧凑top-k。
- 结果
- 在约7.9万能力的SkillRouter、440+工具的BFCL-V4及220工具的座舱数据集上，固定top-10预算提升端到端选择并保持AST Accuracy。
- 影响
- 工具库规模扩大时无需重训即可控制提示成本与延迟，适合快速演进的智能体能力库。
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