大模型工具使用的三次进化：从 Function Calling 到程序化编排
本文系统梳理了大模型工具使用（Tool Use）的三个演进阶段：循环式工具选择（Function Calling）、计划驱动执行（Plan-then-Execute）和程序化工具编排（Programmatic Tool Calling）。从 OpenAI Function Calling 的单次调用模式，到支持并行调度的计划-执行范式，再到最新的代码驱动编排方式，工具使用正在从"逐步决策"走向"计划驱动、代码驱动"。
标签为 #大模型工具# 的博客
聚焦人工智能、大模型与深度学习的精选内容，涵盖技术解析、行业洞察和实践经验，帮助你快速掌握值得关注的AI资讯。
最新博客
Tool Decathlon：大模型工具使用能力基准测试
Tool Decathlon（简称 Toolathlon）是一个针对语言代理的基准测试框架，用于评估大模型在真实环境中使用工具执行复杂任务的能力。该基准涵盖32个软件应用和604个工具，包括日常工具如 Google Calendar 和 Notion，以及专业工具如 WooCommerce、Kubernetes 和 BigQuery。它包含108个任务，每个任务平均需要约20次工具交互。该框架于2025年10月发布，旨在填补现有评测在工具多样性和长序列执行方面的空白。通过执行式评估，该基准提供可靠的性能指
大模型领域的GGML是什么？GGML格式的大模型文件与原有文件有什么不同？它是谁提出的？如何使用？
GGML是在大模型领域常见的一种文件格式。HuggingFace上著名的开发者Tom Jobbins经常发布带有GGML名称字样的大模型。通常是模型名+GGML后缀，那么这个名字的模型是什么？GGML格式的文件名的大模型是什么样的大模型格式？如何使用？本文将简单介绍。