2405.17935_Tool Learning with Large Language Models: A Survey¶
引用:
组织:
总结¶
From Moonlight¶
三句摘要¶
关键词¶
摘要¶
Abstract¶
本论文是一篇关于**大语言模型（LLMs）中工具学习（Tool Learning）**的综述性文章。作者指出，尽管工具学习在提升LLMs解决复杂问题方面展现出巨大潜力，但目前相关研究较为零散，缺乏系统性的整理，给新研究者带来了入门困难。
为此，作者对现有工具学习相关文献进行了全面回顾与系统梳理，重点从两个方面展开：
为什么（Why）工具学习是有益的？
作者从六个具体角度分析了工具集成的优势以及工具学习范式本身所带来的益处。这部分内容旨在帮助读者理解为何引入工具可以增强LLMs的能力。如何（How）实现工具学习？
作者提出一个系统性的分类框架，将工具学习的工作流程划分为四个关键阶段：任务规划（Task Planning）
工具选择（Tool Selection）
工具调用（Tool Calling）
响应生成（Response Generation）
在每个阶段中，作者都对现有研究进行了系统性回顾，有助于读者理解当前方法的设计思路与实现方式。
此外，论文还对现有的基准测试（benchmarks）和评估方法进行了详细总结，并根据其与上述四个阶段的相关性进行了分类，这对未来研究的评估标准制定具有指导意义。
最后，作者讨论了当前面临的挑战与未来发展方向，旨在为研究人员和工业界开发者提供启发，推动该领域进一步发展。
关键词总结：¶
工具学习（Tool Learning）
大语言模型（Large Language Models）
智能代理（Agent）
重点内容强调：¶
论文的核心贡献在于首次系统性地整理了工具学习的研究框架。
提出了四阶段工具学习流程分类法，为后续研究提供了清晰的结构参考。
对评估方法和基准测试的分类总结，有助于推动标准化评估体系的建立。
不重要内容精简：¶
作者信息与联系方式等非核心内容可忽略。
1 Introduction¶
核心观点：¶
本节介绍了**工具学习（Tool Learning）的背景、意义及其在大语言模型（LLMs）**中的应用前景。文章通过引用历史发展和当前技术趋势，强调了工具在提升人类能力中的关键作用，并指出LLMs通过集成外部工具可以显著增强其性能。
1.1 历史背景与工具的重要性¶
人类通过不断开发和使用更先进的工具来提升效率和能力，推动社会和文化进步。
从石器到现代机械，工具的演进使人类突破自然限制，完成更复杂的任务。
1.2 当前技术趋势：LLMs 的发展与局限¶
大语言模型（LLMs）（如 ChatGPT）在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，包括：
文本摘要（Summarization）
机器翻译（Machine Translation）
问答系统（Question Answering）
主要局限：
依赖固定参数知识，难以进行复杂计算。
容易生成看似合理但错误或过时的信息（即“幻觉”问题）。
1.3 工具学习的兴起¶
工具学习（Tool Learning）是一种通过集成外部工具来增强LLMs能力的新方法。
LLMs 可以调用计算器、天气API、代码解释器等工具，从而：
提高回答准确性
增强与用户的交互体验
预计将成为未来NLP领域的重要发展方向。
1.4 研究现状与趋势¶
如图1所示，随着LLMs的发展，工具学习的研究迅速增长。
实际应用中，如 GPT-4 通过调用插件来弥补知识限制，提升响应质量。
学术界也在探索：
如何评估LLMs的工具学习能力
如何进一步增强其工具使用能力
1.5 本文结构与贡献¶
本文系统回顾了工具学习的最新进展，从两个维度展开：
为什么需要工具学习（Why Tool Learning）
探讨工具集成的优势和工具学习范式的内在好处
如何实现工具学习（How Tool Learning）
分析工具学习的四个阶段：
任务规划（Task Planning）
工具选择（Tool Selection）
工具调用（Tool Calling）
响应生成（Response Generation）
此外，本文还总结了现有的基准测试（benchmarks）和评估方法，并讨论了当前面临的挑战与未来研究方向。
1.6 与其他综述的比较¶
其他综述主要关注LLMs的技术方法、规划、推理、代理系统、检索增强生成等方面，但对工具学习的探讨较为有限。
本文是首个系统性聚焦工具学习的综述，特别强调：
工具学习对LLMs的重要性
工具学习的系统实现方法
1.7 本文结构图（Figure 2）¶
如图2所示，全文结构如下：
背景介绍（§2）：介绍工具学习的基本概念和术语
为什么需要工具学习（§3）：从六个方面分析其重要性
如何实现工具学习（§4）：系统回顾工具学习的四个阶段
工具学习资源与评估（§5）：总结基准测试、工具包和评估方法
挑战与未来方向（§6）：讨论当前问题与未来研究方向
结论（§7）：总结主要发现
1.8 GitHub 资源¶
作者维护了一个GitHub仓库，持续更新该领域的相关论文和资源： 🔗 https://github.com/quchangle1/LLM-Tool-Survey
总结：¶
本节为全文的引言部分，明确了工具学习的背景、动机、研究现状与本文的结构安排。重点在于强调工具学习对LLMs能力提升的重要性，并指出其作为未来NLP研究的重要方向。
2 Background¶
2 背景（Background）¶
本节概述了与**工具学习（tool learning）**相关的核心概念和术语，旨在帮助读者更好地理解该领域的基本内容。
什么是工具（What is a Tool?）¶
“工具”的定义在增强型大语言模型（LLMs）的背景下较为宽泛。不同研究者提出了不同的定义：
Mialon 等人（2023）[[45]] 将工具定义为：“通过外部使用非附着或可操控的附着环境对象，以更高效地改变另一对象的形式、位置或状态。”
Wang 等人（2024）[[46]] 则认为：“LM（语言模型）使用的工具是运行在LM外部的计算机程序的函数接口，LM通过生成函数调用和输入参数来使用该工具。”
作者认为，任何通过外部手段增强LLM能力的方法都可以视为工具。
重点内容：
RAG（检索增强生成） 是工具学习的一个具体实例，其中搜索引擎被用作LLM的工具。
不同研究中对“工具”的定义存在差异：
一些研究将多个API的集合视为一个工具 [[53], [33], [18]]。
另一些研究则将每个API视为独立的工具 [[122], [30], [19]]。
本综述中，作者将每个API视为一个独立的工具。
什么是工具学习（What is Tool Learning?）¶
工具学习是指“旨在释放LLM与各种工具有效交互以完成复杂任务的能力”的过程 [[18]]。
重点内容：
工具学习显著提升了LLM解决复杂问题的能力。
以 ChatGPT 为例，当接收到用户查询时：
它会判断是否需要调用特定工具；
如果需要，它会透明地展示使用工具的问题解决过程，并解释其回答的依据；
若首次尝试失败，它会重新评估工具选择，使用替代工具生成新的响应。
总结¶
本节介绍了“工具”和“工具学习”的基本定义。
强调了工具学习在增强LLM能力中的作用，尤其是通过API调用实现任务解决。
指出了当前研究中对“工具”定义的不一致性，并明确了本文采用的定义（每个API为一个独立工具）。
通过ChatGPT的实例说明了工具学习的实际应用方式。
3 Why Tool Learning?¶
3 为什么需要工具学习？¶
本节从两个主要角度阐述工具学习对大语言模型（LLMs）的重要性：工具集成的优势 和 工具学习范式本身的优势。具体包括六个方面：知识获取、专业能力增强、自动化与效率提升、交互增强、增强可解释性与用户信任、提升鲁棒性与适应性。以下是对各子章节的结构化总结：
3.1 知识获取¶
重点内容：
LLMs 的知识受限于预训练数据，无法动态更新，容易产生“幻觉”。
通过集成外部工具（如搜索引擎、数据库、天气、地图等），LLMs 可以动态获取最新、结构化或实时信息，提升输出的准确性和相关性。
关键工具举例：
搜索引擎工具：获取最新信息（如新闻、事件）。
数据库工具：执行复杂查询，获取结构化数据。
天气工具：提供实时天气与历史数据。
地图工具：支持地理信息查询与导航。
3.2 专业能力增强¶
重点内容：
LLMs 在通用知识上表现良好，但在数学、编程、化学、物理等专业领域存在明显短板。
通过集成专业工具（如计算器、编程解释器、化学模拟工具等），LLMs 可以显著提升在这些领域的表现。
关键工具举例：
数学工具：解决复杂数学问题、统计分析。
编程工具（如 Python 解释器）：代码执行与调试，提升代码生成质量。
化学/生物/医学工具：辅助专业问题解答与研究。
推荐系统工具：提升个性化推荐能力。
3.3 自动化与效率提升¶
重点内容：
LLMs 本身无法执行外部操作（如订票、邮件过滤），但通过集成自动化工具，可以实现任务执行与流程优化。
关键工具举例：
任务自动化工具：日程安排、提醒设置、邮件过滤。
项目管理工具：任务管理、进度跟踪。
在线购物助手：简化购物流程。
数据处理工具：数据分析与可视化。
3.4 交互增强¶
重点内容：
用户输入多样（多语言、多模态），LLMs 理解存在挑战。
集成多模态和语言处理工具可提升输入理解能力，增强人机交互体验。
关键工具举例：
多模态工具：语音识别、图像分析。
机器翻译工具：跨语言理解。
自然语言处理工具：意图识别、对话管理。
3.5 增强可解释性与用户信任¶
重点内容：
LLMs 的“黑箱”特性导致用户对其输出缺乏信任。
工具学习使 LLMs 能展示决策过程，提高透明度，增强用户信任。
关键方法：
生成带引用的文本。
展示调用工具的每一步操作。
出现错误时便于追溯与理解。
3.6 提升鲁棒性与适应性¶
重点内容：
LLMs 对输入扰动敏感，不同用户提问方式不同，影响输出稳定性。
工具集成可减少对训练数据统计模式的依赖，提升模型鲁棒性与适应性。
核心优势：
工具输入输出标准化，减少因用户输入差异带来的影响。
提高模型在不确定环境下的稳定性与容错能力。
总结图示（图3）¶
图3 展示了工具学习的整体流程，包括四个阶段：
任务规划
工具选择
工具调用
响应生成
并展示了两种工具学习范式：
单步任务解决
迭代任务解决
总结： 本章节系统阐述了工具学习对 LLMs 的六大核心价值：知识获取、专业能力增强、自动化效率提升、交互增强、可解释性提升、鲁棒性增强。通过集成外部工具，LLMs 不仅能突破自身知识与能力的限制，还能提升实用性、可信度与适应性，为更广泛的应用场景提供支持。
4 How Tool Learning?¶
4 工具学习的机制¶
本节系统介绍了工具学习的整体范式，包括四个核心阶段和两种典型范式，并结合GPT-4的实例说明各阶段的实现方式。
4.1 工具学习的整体范式¶
工具学习流程包括四个阶段：任务规划（Task Planning）、工具选择（Tool Selection）、工具调用（Tool Calling） 和 响应生成（Response Generation）。这些阶段构成了LLM与工具交互的基本流程：
任务规划：将用户问题分解为多个可解决的子问题，并确定执行顺序。
工具选择：从工具库中选择适合解决子问题的工具，分为基于检索器的选择和基于LLM的选择。
工具调用：根据工具描述提取参数并调用工具。
响应生成：整合工具返回结果，生成最终回答。
此外，工具学习的执行方式分为两种范式：
一步式任务求解（One-step Task Solving）：一次性规划所有子任务，不考虑反馈调整。
迭代式任务求解（Iterative Task Solving）：逐步与工具交互，根据反馈动态调整任务计划。
4.2 任务规划（Task Planning）¶
任务规划是将复杂用户问题分解为多个子问题，并确定其依赖关系和执行顺序。例如，GPT-4在面对“5盎司黄金加100万AMZN股票值多少人民币”这一问题时，将其分解为三个子问题：
黄金当前价格（美元/盎司）
AMZN股票当前价格（美元/股）
美元与人民币的汇率
4.2.1 无需调参的方法（Tuning-free Methods）¶
利用提示工程（Prompting）实现任务分解，如Few-shot或Zero-shot方式。
典型方法包括：
ART：构建任务库，通过示例检索辅助规划。
RestGPT：采用“粗到细”的在线规划策略。
HuggingGPT：结合指令与解析方法进行任务分解。
ToolChain*：构建决策树表示API调用空间。
ControlLLM：基于图的“思考链”（ToG）方法，使用DFS搜索解决方案。
PLUTO：通过假设生成与聚类分析迭代优化规划。
ATC：通过工具链与黑盒探测学习工具使用。
SGC：结合图神经网络（GNN）与LLM提升子任务选择能力。
4.2.2 基于调参的方法（Tuning-based Methods）¶
通过微调提升LLM的任务规划能力。
典型方法包括：
Toolformer：利用API调用辅助模型预测token，微调GPT-J。
TaskMatrix.AI：基于人类反馈的强化学习（RLHF）优化工具使用。
Toolink：采用“解题链”（CoS）方法分解任务。
TPTU-v2：使用精心构建的数据集微调LLM，提升API调用能力。
α-UMi：两阶段训练，先预训练再微调为规划器。
COA：先解码抽象推理链，再用工具填充具体知识。
DEER：自动生成多分支决策示例，增强对新工具的泛化能力。
SOAY：先生成API调用方案，再生成可执行代码。
TP-LLaMA：从思考树中创建偏好数据，用于DPO更新策略。
APIGen：自动化生成高质量函数调用数据集。
总结：任务规划是工具学习的起点，尽管已有多种方法提升LLM的规划能力，但在面对复杂问题时仍存在挑战，尤其是如何利用工具反馈优化规划过程。
4.3 工具选择（Tool Selection）¶
工具选择阶段的目标是从候选工具中挑选出最适合解决当前子问题的工具。根据工具数量，分为：
基于检索器的工具选择（Retriever-based Tool Selection）
基于LLM的工具选择（LLM-based Tool Selection）
4.3.1 基于检索器的工具选择¶
传统方法：
Term-based（如TF-IDF、BM25）：基于关键词匹配。
Semantic-based（如Sentence-Bert）：基于语义相似度匹配。
典型方法：
Gorilla：使用BM25和GPT-Index构建工具检索器。
CRAFT：让LLM生成虚构工具描述进行检索。
ProTIP：基于任务分解思想进行工具检索。
COLT：使用GNN识别工具检索的完整性。
ToolRerank：考虑工具库的层级结构，提出自适应重排序方法。
4.3.2 基于LLM的工具选择¶
无需调参方法：
Chain of Thought（COT）：逐步推理选择工具。
ReACT：结合推理与行动，提升决策能力。
DFSDT：引入深度优先搜索策略减少错误传播。
ToolNet：构建工具图，迭代选择工具。
基于调参方法：
TRICE：两阶段训练，先模仿工具使用，再通过反馈强化。
ToolLLaMA：使用DFSDT生成的数据微调LLaMA模型。
ToolVerifier：通过对比问题自验证工具选择。
总结：调参方法通过模型参数优化提升工具选择能力，但仅适用于开源模型；非调参方法通过提示策略提升LLM能力，适用性更广，但提示设计仍具挑战。
4.4 工具调用（Tool Calling）¶
工具调用阶段要求LLM从用户问题中提取符合工具接口规范的参数，并按格式调用工具。例如，GPT-4根据问题“黄金价格”提取参数：
{"symbols": "XAU", "base": "USD"}
4.4.1 无需调参方法¶
Few-shot提示：提供参数提取示例。
Reverse Chain：先选最终工具，再反向填充参数。
EasyTool：让LLM重写工具描述，使其更易理解。
ConAgents：多智能体协作，专门负责参数提取与调用。
4.4.2 基于调参方法¶
GPT4Tools：使用LoRA微调开源LLM，增强工具调用能力。
Toolkengpt：引入“toolken”特殊token，切换模式生成参数。
Themis：结合工具调用与推理过程，提升可解释性。
STE：模拟生物系统机制（试错、想象、记忆）提升工具使用能力。
总结：调参方法效果更好，但依赖训练集中见过的工具；非调参方法更灵活，但需优化提示策略。
4.5 响应生成（Response Generation）¶
响应生成阶段要求LLM整合工具返回结果与自身知识，生成用户可理解的回答。例如，GPT-4结合黄金价格、股票价格和汇率计算出最终金额。
4.5.1 直接插入方法（Direct Insertion）¶
将工具输出直接插入回答中，如“今天天气是Weather()” → “今天下雨”。
缺点：工具输出不可控，可能影响用户体验。
4.5.2 信息整合方法（Information Integration）¶
将工具输出作为上下文输入给LLM，生成更自然的回答。
典型方法：
RestGPT：使用预定义schema简化长结果。
ToolLLaMA：截断输出以适应长度限制。
ReCOMP：压缩信息，保留关键内容。
ConAgents：动态生成函数提取目标输出。
总结：直接插入适用于简单输出，信息整合更强大，但需解决长输出与多模态问题。此外，需注意工具输出可能引入偏见或有害内容，需加强验证与过滤机制。
表格：工具学习基准数据集汇总¶
数据集 |
关注点 |
工具数 |
实例数 |
工具来源 |
多工具 |
可执行 |
时间 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
API-Bank |
四个阶段 |
7373 |
314314 |
手动创建 |
✓ |
✓ |
2023-04 |
APIBench |
工具选择与调用 |
1645 |
16450 |
公共模型 |
✗ |
✗ |
2023-05 |
ToolBench1 |
工具选择与调用 |
232 |
2746 |
公共API |
✗ |
✓ |
2023-05 |
ToolAlpaca |
三个阶段 |
426 |
3938 |
公共API |
✗ |
✗ |
2023-06 |
RestBench |
三个阶段 |
94 |
157 |
RESTful API |
✓ |
✗ |
2023-06 |
ToolBench2 |
四个阶段 |
16464 |
126486 |
Rapid API |
✓ |
✓ |
2023-07 |
MetaTool |
任务规划与工具选择 |
199 |
21127 |
OpenAI插件 |
✓ |
✗ |
2023-10 |
T-Eval |
三个阶段 |
15 |
533 |
手动创建 |
✓ |
✓ |
2023-12 |
ToolEyes |
四个阶段 |
568 |
382 |
手动创建 |
✓ |
✓ |
2024-01 |
GTA |
工具选择、调用与响应 |
14 |
229 |
公共API |
✓ |
✓ |
2024-07 |
总结¶
工具学习是LLM与外部工具协同解决问题的关键机制，包含四个核心阶段和两种执行范式。当前研究在任务规划、工具选择、调用与响应生成方面均有丰富进展，但仍面临以下挑战：
如何利用工具反馈优化任务规划；
如何在有限上下文中处理长工具输出；
如何提升LLM对新工具的泛化能力；
如何防止工具输出引入偏见或有害内容。
未来研究应进一步探索工具与LLM的协同机制，提升系统鲁棒性与安全性。
5 Benchmarks, Toolkits, and Evaluation¶
以下是对论文第5章 “Benchmarks, Toolkits, and Evaluation” 的结构化总结，按照原文标题和结构进行讲解，重点内容详细说明，非重点内容简要概括。
5. Benchmarks（基准测试）¶
本节系统总结了与工具学习（tool learning）各阶段相关的基准测试，分为通用基准和特定任务基准两类。
5.1.1 通用基准（General Benchmarks）¶
这些基准测试用于评估大语言模型（LLMs）在工具使用方面的能力，涵盖工具学习的四个阶段：任务规划、工具选择、工具调用、响应生成。
MetaTool 和 WTU-Eval：评估LLMs是否能识别是否需要使用工具，并选择合适的工具（侧重任务规划和工具选择）。
APIBench、ToolBench1、API-BLEND、Seal-Tools：评估LLMs是否能正确选择并配置工具参数（工具选择和调用）。
RestBench、TaskBench、T-Eval、UltraTool：覆盖任务规划、工具选择和调用三个阶段。
API-Bank、ToolBench2、ToolEyes：全面评估四个阶段，其中 ToolBench2 是目前最大的工具学习数据集，包含16,464个工具和126,486个实例。
GTA、ShortcutsBench、AppWorld：解决工具质量差、查询不真实的问题，使用真实工具和用户需求生成查询。
5.1.2 特定任务基准（Other Benchmarks）¶
针对特定应用场景设计的基准测试：
ToolQA：提升LLMs在外部工具辅助下的问答能力。
ToolTalk、ToolSandbox：评估LLMs在多轮对话中使用工具的能力。
VIoT：评估LLMs与Viot工具的交互能力。
RoTBench、ToolSword、ToolEmu：关注工具学习中的鲁棒性和安全性。
MLLM-Tool、m&m’s：扩展到多模态领域。
StableToolBench：倡导构建大规模稳定基准。
SciToolBench：引入“工具增强科学推理”新任务。
GeoLLM-QA：处理遥感数据的复杂工作流。
ToolLens、SoayBench、CToolEval：分别关注工具检索、学术信息检索、中文社会场景下的工具学习。
5.2 Toolkits（工具包）¶
介绍了一些开源的工具学习框架或库：
LangChain：支持LLMs与API、数据库等交互，适合构建智能助手和自动化系统。
Auto-GPT：实现LLMs自主执行任务，适合自动化内容生成和研究。
BabyAGI：模块化设计，支持灵活扩展，适合自动化任务管理。
BMTools：集成多种工具，支持插件开发和ChatGPT插件集成。
WebCPM：用于中文长文本问答，模拟人类浏览网页行为。
5.3 Evaluation（评估方法）¶
根据工具学习的四个阶段，分别介绍评估方法和指标。
5.3.1 任务规划（Task Planning）¶
是否识别需要使用工具（准确率）。
规划是否有效（通过ChatGPT的pass rate或人工评估）。
规划的准确性（与标准答案对比）。
5.3.2 工具选择（Tool Selection）¶
常用评估指标包括：
Recall@K：衡量前K个工具中包含真实工具的比例。
\[ \text{Recall}@K = \frac{1}{|\mathcal{Q}|} \sum_{q=1}^{|\mathcal{Q}|} \frac{|T_q^K \cap T_q^*|}{|T_q^*|} \]NDCG@K：考虑工具在列表中的位置影响。
\[ \text{NDCG}@K = \frac{1}{|\mathcal{Q}|} \sum_{q=1}^{|\mathcal{Q}|} \frac{\text{DCG}_q@K}{\text{IDCG}_q@K} \]其中： $\( \text{DCG}_q@K = \sum_{i=1}^{K} \frac{2^{g_i} - 1}{\log_2(i+1)} \)$
COMP@K：衡量前K个工具是否完整包含真实工具集合。
\[ \text{COMP}@K = \frac{1}{|\mathcal{Q}|} \sum_{q=1}^{|\mathcal{Q}|} \mathbb{I}(\Phi_q \subseteq \Psi_q^K) \]
5.3.3 工具调用（Tool Calling）¶
评估LLMs是否能正确生成调用请求，包括：
参数是否符合工具文档要求。
是否包含所有必需参数。
参数值是否在允许范围内，格式是否正确。
5.3.4 响应生成（Response Generation）¶
最终评估工具学习效果，通过以下指标衡量响应质量：
BLEU、ROUGE-L：评估生成文本与参考答案的相似度。
Exact Match、F1：评估答案是否准确。
总结¶
本章系统梳理了工具学习领域的基准测试、工具包和评估方法，为研究者和开发者提供了清晰的参考框架。重点内容包括：
通用与特定任务基准：覆盖工具学习的各个阶段，强调真实性和多样性。
主流工具包：提供实际开发支持，便于构建工具学习系统。
评估指标：从任务规划到响应生成，提供量化评估手段，尤其是工具选择阶段的Recall@K、NDCG@K、COMP@K等数学公式具有重要意义。
该章节为后续研究和应用提供了坚实基础。
6 Challenges and Future Directions¶
以下是对论文第6章《Challenges and Future Directions》的结构化总结，按照原文标题组织内容，重点部分详细讲解，次要内容适当精简：
6 挑战与未来方向（Challenges and Future Directions）¶
本章系统梳理了当前大语言模型（LLMs）在工具学习（Tool Learning）中面临的主要挑战，并提出了未来研究的若干方向。
6.1 工具学习中的高延迟问题（High Latency in Tool Learning）¶
重点内容：
当前LLMs在推理过程中存在高延迟和低吞吐量的问题，尤其在引入工具学习后更为明显。例如，使用ChatGPT插件处理简单查询可能需要5秒，远慢于搜索引擎，严重影响用户体验。
解决方向：
提高LLMs对工具使用的“判断能力”，使其能识别何时真正需要调用工具；
保持工具设计的简洁性和响应速度，避免功能冗余。
6.2 严谨而全面的评估体系（Rigorous and Comprehensive Evaluation）¶
重点内容：
尽管已有大量工具学习的研究成果，但缺乏统一、可量化的评估标准。目前的评估方法存在以下问题：
人工评估：准确但成本高、重复性差、通用性不足；
自动评估工具（如ToolEval）：效率高、可复现，但无法真实反映用户偏好。
未来方向：
构建一个综合考虑效率、精度、成本和实用性的评估框架，支持：
对不同阶段改进的独立评估；
贡献归因分析；
构建更贴近现实世界的评估环境；
定义新的评估指标。
6.3 全面且易获取的工具集（Comprehensive and Accessible Tools）¶
重点内容：
当前工具来源多样（如API、Hugging Face、OpenAI插件等），格式不统一，导致工具学习缺乏统一框架。此外，现有工具集数量有限，难以覆盖多样化的用户需求。
解决方向：
6.4 安全与鲁棒的工具学习（Safe and Robust Tool Learning）¶
重点内容：
实际应用中，工具学习面临噪声干扰和安全风险。Ye et al. (2024) 提出：
五级噪声测试（Clean, Slight, Medium, Heavy, Union）：显示LLMs（包括GPT-4）在噪声环境下性能显著下降；
六种安全场景测试：揭示LLMs缺乏安全意识，无法识别工具使用中的潜在风险。
未来方向：
研究增强LLMs在工具学习中的安全性和鲁棒性；
针对新型攻击手段，持续更新安全策略。
6.5 统一的工具学习框架（Unified Tool Learning Framework）¶
重点内容：
如第4章所述，工具学习可分为四个阶段：任务规划、工具选择、工具调用、响应生成。然而，当前研究多集中于单一阶段，缺乏整体性与标准化。
未来方向：
开发一个统一的工具学习框架，集成上述四个阶段，提升系统的可扩展性和通用性。
6.6 真实世界的工具学习基准（Real-World Benchmark for Tool Learning）¶
重点内容：
当前工具学习的测试数据多由LLMs生成，缺乏真实用户交互数据，难以反映实际使用场景。
未来方向：
构建包含真实用户与工具增强LLMs交互的数据集；
建立相应的基准测试体系，推动工具学习的实用化发展。
6.7 多模态工具学习（Tool Learning with Multi-Modal）¶
重点内容：
当前工具学习主要基于文本输入，容易导致对用户意图理解模糊。引入多模态数据（如图像、音频、视频）有助于提升理解能力。
已有研究：
Wang et al. (2024) 提出MLLM-Tool系统，结合多模态编码器与LLMs，实现对多模态输入的工具选择。
未来方向：
深入研究多模态LLMs在工具使用中的能力；
探索多模态工具组合使用的效果；
构建多模态工具学习的统一理论与方法体系。
总结¶
本章从延迟、评估、工具集、安全性、统一框架、真实数据、多模态七个方面系统分析了LLMs在工具学习中面临的主要挑战，并提出了未来研究的关键方向。其中，构建统一框架、真实基准数据集、提升安全与鲁棒性是推动工具学习实用化和标准化的核心任务。
7 Conclusion¶
7 结论（总结）¶
本论文通过对150多篇相关文献的回顾，系统地综述了大语言模型（LLMs）的工具学习（Tool Learning）研究现状。
主要内容结构如下：¶
1. 引言与基础概念¶
论文首先介绍了“工具”（tool）和“工具学习”的基本概念，为初学者提供了必要的背景知识和理论基础。
2. 工具学习的重要性¶
详细阐述了将工具集成到LLMs中的优势，从六个方面说明了工具学习对提升LLMs性能的重要性，包括：
增强模型的实用性
提高推理与决策能力
扩展应用场景
减少训练成本
提升交互体验
增强可解释性等。
3. 工具学习的四个阶段¶
将工具学习过程划分为四个关键阶段，并结合最新研究成果进行深入分析：
任务规划（Task Planning）：如何将用户请求分解为可执行的子任务。
工具选择（Tool Selection）：根据任务需求选择合适的工具。
工具调用（Tool Calling）：执行工具调用并获取结果。
响应生成（Response Generation）：将工具返回结果转化为自然语言输出。
4. 评估方法与基准测试¶
总结了当前用于评估工具学习各阶段的基准数据集和评估方法，包括：
任务完成率
调用准确率
响应质量评分等
提供了一个结构化的评估框架，有助于未来研究的标准化与比较。
5. 挑战与未来方向¶
指出了当前工具学习领域面临的主要挑战，如：
工具调用的泛化能力不足
多工具协同的复杂性
评估标准不统一等
并提出了一些未来研究方向，包括：
构建更通用的工具接口
探索自适应学习机制
强化人机协同的工具使用等。
最后¶
作者希望这篇综述能为研究人员和开发者提供一个系统、全面的参考资源，推动工具学习领域的进一步发展。
其他信息：¶
资助信息：本研究得到了中国国家重点项目和基金的支持，包括国家重点研发计划、国家自然科学基金等。
利益冲突声明：作者声明无任何利益冲突。