研究人员开发了 NaviAgent，一个旨在改进大型语言模型（LLM）如何编排使用外部工具的新系统。NaviAgent 采用双层架构，将任务规划与工具执行分开，并使用基于图的模型来理解数百甚至数千个工具之间的关系。这种方法旨在通过允许代理独立于工具间的复杂性来规划工具链，从而减少错误并提高可扩展性。在 API-Bank 和 ToolBench 等基准测试上的评估表明，任务成功率显著提高，尤其是在复杂任务方面。 AI
影响 增强了 LLM 在复杂、多工具任务中的能力，有望提高代理性能和可扩展性。
排序理由 该集群包含一篇 arXiv 论文，详细介绍了 LLM 工具编排的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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