AutoTool: Effiziente Werkzeugauswahl für LLM-Agenten
In der Welt der großen Sprachmodelle (LLMs) haben Agenten, die komplexe Aufgaben automatisieren, einen enormen Aufschwung erlebt. Ein entscheidender Engpass bleibt jedoch die hohe Rechenlast, die entsteht, wenn das Modell ständig entscheidet, welches Werkzeug es in jedem Schritt einsetzen soll. Besonders bei ReAct‑ähnlichen Ansätzen wird das LLM wiederholt aufgerufen, um die nächste Aktion zu bestimmen, was die Effizienz stark einschränkt.
