研究人员推出LIBRA,一个旨在为大型语言模型代理从平面目录中可编程创建可执行工具库的框架。LIBRA使用LLM提出工具契约,然后在沙箱中进行测试以建立运行时关系,无需手动注释或特定任务的训练。这种方法显著提高了在AppWorld、BFCL和SciToolEval等基准测试以及ToolReAGt框架内的检索性能。 AI
影响 通过提高工具检索效率和实现更复杂的任务执行来增强LLM代理的能力。
排序理由 该集群描述了一篇详细介绍LLM代理新框架的研究论文。
- alphaXiv
- AppWorld
- arXiv
- BFCL
- CatalyzeX Code Finder for Papers
- CORE Recommender
- DagsHub
- Gotit.pub
- Hugging Face
- Influence Flower
- LIBRA
- Library Induction by Runtime Assembly
- ScienceCast
- SciToolEval
- ToolReAGt
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