Pushing the Limits of LLM Tool Calling via Experiential Knowledge Integration and Activation
通过经验知识集成与激活突破LLM工具调用极限
🧭 LLM工具调用 · 经验知识获取与激活 ★ 深度解读
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences · University of Chinese Academy of Sciences
系统研究经验知识在工具调用中的获取、激活与内化，提出KA TE框架，通过并行采样和知识增强训练大幅提升多步工具调用准确率。
📌 工作参考价值（4 点）
- 实例级轨迹知识更有效：直接使用高质量执行轨迹（Scenario Trajectory）作为few-shot示例注入prompt，比抽象意图描述能更可靠地提升工具调用准确率。电商Agent在调用库存、物流API时可复用历史成功轨迹。
- 推理宽度优于推理深度：用并行采样（如4路）配合自一致性聚合，成本可控地激活模型潜在知识，避免复杂prompt工程的边际收益递减。适合在agent决策步骤中增加少量并行调用。
- 用RL做知识内化：将检索到的经验知识显式拼入训练数据，用GRPO等RL方法微调，比SFT更能将知识固化为模型能力。电商推荐Agent可对高频场景构建经验库并RL微调。
- 简单检索够用：Top-K相似度检索+阈值过滤已能取得明显收益，不必在检索机制上过度设计，工程实现简单，适合快速落地。