論文の概要: AnyTool: Self-Reflective, Hierarchical Agents for Large-Scale API Calls

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04253v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 18:59:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 13:31:58.622705
• Title: AnyTool: Self-Reflective, Hierarchical Agents for Large-Scale API Calls
• Title（参考訳）: AnyTool: 大規模APIコールのための自己表現型階層型エージェント
• Authors: Yu Du, Fangyun Wei, Hongyang Zhang
• Abstract要約: 我々はAnyToolを紹介した。AnyToolは巨大な言語モデルエージェントで、ユーザクエリに対処する膨大なツールの利用に革命をもたらすように設計されている。 Rapid APIから16,000以上のAPIを使用し、これらのAPIのサブセットがクエリを解決できると仮定して運用しています。 AnyToolには,階層構造を持つAPIレトリバー,選択したAPI候補セットを使用したユーザクエリの解決を目的とした解決器,自己反映機構という,3つの要素が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.792186243538037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce AnyTool, a large language model agent designed to revolutionize the utilization of a vast array of tools in addressing user queries. We utilize over 16,000 APIs from Rapid API, operating under the assumption that a subset of these APIs could potentially resolve the queries. AnyTool primarily incorporates three elements: an API retriever with a hierarchical structure, a solver aimed at resolving user queries using a selected set of API candidates, and a self-reflection mechanism, which re-activates AnyTool if the initial solution proves impracticable. AnyTool is powered by the function calling feature of GPT-4, eliminating the need for training external modules. We also revisit the evaluation protocol introduced by previous works and identify a limitation in this protocol that leads to an artificially high pass rate. By revising the evaluation protocol to better reflect practical application scenarios, we introduce an additional benchmark, termed AnyToolBench. Experiments across various datasets demonstrate the superiority of our AnyTool over strong baselines such as ToolLLM and a GPT-4 variant tailored for tool utilization. For instance, AnyTool outperforms ToolLLM by +35.4% in terms of average pass rate on ToolBench. Code will be available at https://github.com/dyabel/AnyTool.
• Abstract（参考訳）: 我々はanytoolを紹介する。anytoolは巨大な言語モデルエージェントで、ユーザークエリに対する大量のツールの利用に革命をもたらすように設計されている。 Rapid APIから16,000以上のAPIを使用し、これらのAPIのサブセットがクエリを解決できると仮定して運用しています。 AnyToolには,階層構造を持つAPIレトリバーと,選択したAPI候補セットを使用したユーザクエリの解決を目的とした解決器,初期ソリューションが実行不可能であることを証明すれば,AnyToolを再活性化するセルフリフレクション機構という,3つの要素が含まれている。 AnyToolはGPT-4の関数呼び出し機能を利用しており、外部モジュールをトレーニングする必要がなくなる。 また,先行研究によって導入された評価プロトコルを再検討し,人工的に高いパスレートにつながるこのプロトコルの制限を特定する。 実用的なアプリケーションシナリオをよりよく反映するために評価プロトコルを改訂することにより、AnyToolBenchと呼ばれる追加のベンチマークを導入する。 さまざまなデータセットに対する実験は、ツールLLMやツール利用に適したGPT-4など、強力なベースラインよりもAnyToolの方が優れていることを示している。 例えば、anytool は toolbench の平均パスレートで +35.4% で toolllm を上回っている。 コードはhttps://github.com/dyabel/AnyTool.comから入手できる。

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