Effiziente Selbstentdeckung von Tool‑Definitionen für LLM‑Agenten
Die herkömmliche „Tool‑Search“-Strategie bei LLM‑Agents reicht nicht aus; stattdessen sollte ein Mechanismus für die Selbst‑Entdeckung und effiziente Ladung von Tool‑Definitionen entwickelt werden, um Speicherbudget und Kontext‑Erreichbarkeit zu optimieren.
Key Takeaway
Die herkömmliche „Tool‑Search“-Strategie bei LLM‑Agents reicht nicht aus; stattdessen sollte ein Mechanismus für die Selbst‑Entdeckung und effiziente Ladung von Tool‑Definitionen entwickelt werden, um Speicherbudget und Kontext‑Erreichbarkeit zu optimieren.
Summary
- Tool-Definitionen im LLM‑Kontext
- Problem des Kontext‑Betriebs
- Search‑Tool vs. Discovery‑Ansatz
- Aktuelle Experimente
- Herausforderungen und offene Fragen
Aktuelle Experimente: Generierung kurzer “Preambles” oder Tabellen für Tools, um dem Modell über deren Existenz zu informieren. Implementierung von Hooks, die Tool‑Definitionen deterministisch bei Erkennung bestimmter Schlüsselwörter einbinden. Betrachtung von MCPs als „Skills“, um die Tool‑Ladung noch genauer auf Benutzerbedarf abzustimmen.
Herausforderungen und offene Fragen
- Wie kann ein Modell selbstständig verfügbare Tools entdecken, wenn es keine prägnante Beschreibung hat?
- Wie werden Overlap‑Situationen (Tools mit ähnlichen Aufgaben) effizient geregelt, um unnötige Modellverwirrung zu vermeiden?
- Welcher Ansatz minimiert gleichzeitig Latenz, Speicherverbrauch und Fehlbedeutungen der Tool‑Nutzung?
Related queries:
Wie können LLM‑Agenten Tool‑Definitionen effizient selbst entdecken und laden?
Was sind effektive Möglichkeiten, Tool‑Überlappungen (z. B. grep vs. finder) zu handhaben?
Wie kann man kurze Tool‑Preambles für ein Sprachmodell generieren, um Kontextkosten zu senken?
Quelle: https://nicolaygerold.com/posts/tool-search-should-not-be-just-search-but-discovery