主要观点总结
文章介绍了LLM在工具使用方面的限制，包括上下文窗口限制、成本问题、注意力和工具选择挑战等。为解决这些问题，文章提出了使用郁金香智能体架构（Tulip Agent）。该架构允许LLM通过工具库解决任务，包括初始化工具库、接收用户提示、工具搜索、工具调用、结果反馈等步骤。文章还介绍了郁金香智能体架构的变体，包括与其他LLM范式结合使用的情况，并通过数学任务评估了架构的表现。此外，文章还提供了关于Agent的日志和来源链接。
关键观点总结
关键观点1: LLM在工具使用上面临多种限制。
上下文窗口限制、成本问题、注意力和工具选择挑战等。
关键观点2: 郁金香智能体架构（Tulip Agent）被提出来解决这些问题。
该架构允许LLM通过工具库解决任务，包括任务分解、工具搜索、工具调用等步骤。
关键观点3: 郁金香智能体架构的变体可以与其他LLM范式结合使用。
该架构也支持创建、读取、更新和删除工具库中工具的能力，并可以使用LLM的代码生成能力来创建或更新工具。
关键观点4: 数学任务评估证明了郁金香智能体架构的有效性。
通过多个Agent在成本、工具使用精确度、结果正确性等方面的表现，证明了该架构的优势。
文章预览
LLM在工具使用方面仍存在限制，如上下文窗口限制和成本问题： 成本问题 ：工具描述会占用LLM的上下文窗口，增加推理时间和成本。 注意力和工具限制 ：从大量工具中选择合适工具对LLM来说是一个挑战，类似于“大海捞针”。 静态性问题 ：工具使用是静态的，仅限于预先定义的工具，限制了自主智能体的适应性和应用范围。 使用郁金香智能体架构解决一个简单数学问题的示例应用。 Tulip Agent（郁金香智能体 ） 架构 ：允许LLM通过具有 创建、读取、更新和删除 （CRUD）权限的工具库来解决任务，工作流程： 初始化工具库 ：自动提取工具信息并创建嵌入向量。 接收用户提示 ：LLM分解任务并搜索工具库以找到合适的工具。 工具搜索 ：基于子任务描述，使用语义搜索找到最相关的工具。 工具调用 ：LLM生成工具调用，工具执行器执行工具并返回结
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