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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"。

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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

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AI Agent工具调用token消耗太多不准确怎么办?Anthropic官方的大模型工具使用(MPC)优化:tokens消耗降低98.7%

让AI Agent通过编写代码来调用工具,而不是直接工具调用。这种方法利用了MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)标准,能显著降低token消耗,同时保持系统的可扩展性。下面,我结合原文的逻辑,分享我的理解和改写版本,目的是记录这个洞察,并为后续实验提供参考。Anthropic作为领先的AI研究机构,于2024年11月推出了MCP,这是一个开放标准,旨在简化AI Agent与外部工具和数据的连接,避免传统自定义集成的碎片化问题。

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