研究人员推出了ToolPro，一个旨在增强基于LLM的代理与Web服务交互方式的系统。ToolPro将代理的工具意图表示为可执行程序，从而能够实现包含循环、条件和重试的更复杂工作流，超越了静态端点。这种方法显著降低了端到端延迟，最高可达53.4%，并将客户端流量降低了高达96.1%，尤其是在高网络延迟和复杂工作流的场景下。 AI
影响 增强了LLM代理在复杂Web服务交互中的能力，可能提高效率并降低延迟。
排序理由 详细介绍代理式Web服务新系统的研究论文。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 2 个来源。 我们如何撰写摘要 →
arXiv:2606.19992v1 Announce Type: cross Abstract: In the agentic web era, LLM-based agents increasingly invoke web services as tools, yet most interfaces remain \emph{static endpoints} that poorly express long-horizon workflows with loops, conditionals, joins, and retries. We pre…
In the agentic web era, LLM-based agents increasingly invoke web services as tools, yet most interfaces remain \emph{static endpoints} that poorly express long-horizon workflows with loops, conditionals, joins, and retries. We present ToolPro, which represents an agent's tool int…