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<p>ET-Agent: Trainingsrahmen zur Optimierung von Tool-Integrationsagenten</p> <p>Large Language Models (LLMs) können ihre Wissensgrenzen erweitern, indem sie das Tool-Integrated Reasoning (TIR)-Paradigma nutzen. Bisher konzentrieren sich die meisten Trainingsansätze jedoch vor allem auf die Genauigkeit der Antworten und vernachlässigen dabei die spezifische Ausrichtung der Verhaltensmuster. Das Ergebnis: Agenten zeigen häufig ineffiziente Handlungen bei TIR-Aufgaben, etwa unnötige oder zu wenige Tool-Aufruf

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