Toollery：免训练压缩LLM智能体技能/工具候选
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Toollery：免训练压缩LLM智能体技能/工具候选
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AI 综述
论文作者发布 Toollery（arXiv 2609.22218v2），提出一种无需训练的技能与工具候选压缩框架：为每项能力规格生成用户意图查询并建立检索索引，在最终 LLM 决策前把在线候选限制为紧凑的 top-K 集合，用于大规模、持续演化的智能体能力库。 评估覆盖约 79K 能力的 SkillRouter 基准、含 440 余个原子工具的 BFCL-V4，以及覆盖 220 个工具的 3,396 条专有智能座舱请求。论文称在固定 top-10 预算下，Toollery 在座舱数据集上改进了端到端选择，并在 BFCL-V4 上保持相当的 AST 准确率；作者同时指出质量与成本收益取决于工作负载覆盖率和提供商缓存。
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最新进展10月20日 12:00
Toollery：将LLM智能体扩展至数千项技能与工具报道时间线
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10月20日
- arXiv · cs.AIToollery：将LLM智能体扩展至数千项技能与工具
Toollery提出一种无需训练的技能与工具候选压缩框架，通过为每项能力规格生成用户意图查询并建立检索索引，在最终LLM决策前将在线候选限制为紧凑的top-K集合。
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