一篇大模型Agent工具使用全面研究综述

主要观点总结

本文是对大型语言模型（LLMs）在工具学习方面的全面调查。文章从两个方面展开：为什么工具学习是有益的，以及如何实现工具学习。文章系统性地审查了工具学习工作流程中的四个关键阶段：任务规划、工具选择、工具调用和响应生成。此外，文章还介绍了工具学习的两种主要范式：一步任务解决和迭代任务解决。

关键观点总结

关键观点1: 文章概述了LLMs在工具学习方面的现状和发展趋势。

介绍了文章的主要内容和结构，包括为什么工具学习是有益的，如何实现工具学习的四个关键阶段，以及两种主要的工具学习范式。

关键观点2: 介绍了工具学习的益处。

知识获取、专业技能提升、自动化和效率提升以及交互增强等方面，阐述了工具学习对LLMs的增强作用。

关键观点3: 详细解释了工具学习的四个关键阶段。

任务规划、工具选择、工具调用和响应生成四个阶段在工具学习流程中的重要性以及每个阶段的方法和策略。

关键观点4: 介绍了两种主要的工具学习范式。

一步任务解决和迭代任务解决，并解释了它们的特点和优势。

关键观点5: 提供了工具学习的评估基准与指标。

包括任务规划评估、工具选择评估、工具调用评估以及响应生成评估等方面的详细指标和方法。

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