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tool-calling agents
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LLM代理：字节忠实直通优于代理的协议转换
作者反对在LLM代理架构中使用通用的协议规范化，认为这在处理复杂的工具调用代理时存在实际的失败案例。与其在OpenAI和Anthropic等不同API模式之间进行转换，不如提出“字节忠实直通”的解决方案，该方案保持严格的协议隔离。这种方法可以防止数据损坏，并确保对高级推理模型至关重要的深度嵌套JSON模式和结构化思维签名的完整性。
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新框架评估AI代理测试合成数据质量
研究人员开发了SynAE，一个旨在评估用于测试工具调用AI代理的合成数据质量的新框架。该框架解决了在真实世界数据集不足或包含敏感信息时使用合成数据的挑战。SynAE在四个类别上衡量合成数据：任务指令和响应、工具调用、最终输出和下游评估，评估有效性、保真度和多样性。