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ToolLIFT框架通过函数级图增强LLM代理的工具规划能力

研究人员开发了ToolLIFT，一个旨在增强大型语言模型（LLM）代理工具规划可泛化性的新框架。该方法将工具特定的使用轨迹提升到函数级工作流图（FWG），从而能够更好地在不同工具集之间转移经验。ToolLIFT包含一个用于共享协作经验的轨迹提升机制、解耦的工作流规划和工具选择，以及具有专门奖励的强化学习，以确保可靠的数据流。在多个基准测试上的实验表明，ToolLIFT在未见过的工具上具有卓越的性能和泛化能力。