論文の概要: LLM Agents Making Agent Tools

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11705v2
• Date: Thu, 29 May 2025 18:47:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 15:03:34.031138
• Title: LLM Agents Making Agent Tools
• Title（参考訳）: LLM剤製造剤
• Authors: Georg Wölflein, Dyke Ferber, Daniel Truhn, Ognjen Arandjelović, Jakob Nikolas Kather,
• Abstract要約: ツールの使用は、大規模言語モデル(LLM)を、複雑なマルチステップタスクを実行できる強力なエージェントに変えた。 しかし、これらのツールは人間の開発者によって事前に実装されなければならない。 論文をコードで自律的にLLM互換のツールに変換するエージェントフレームワークであるToolMakerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5529148902034637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tool use has turned large language models (LLMs) into powerful agents that can perform complex multi-step tasks by dynamically utilising external software components. However, these tools must be implemented in advance by human developers, hindering the applicability of LLM agents in domains demanding large numbers of highly specialised tools, like in life sciences and medicine. Motivated by the growing trend of scientific studies accompanied by public code repositories, we propose ToolMaker, an agentic framework that autonomously transforms papers with code into LLM-compatible tools. Given a GitHub URL and short task description, ToolMaker autonomously installs dependencies and generates code to perform the task, using a closed-loop self-correction mechanism for debugging. To evaluate our approach, we introduce a benchmark comprising 15 complex computational tasks spanning various domains with over 100 unit tests to assess correctness and robustness. Our method correctly implements 80% of the tasks, substantially outperforming current state-of-the-art software engineering agents. ToolMaker therefore is a step towards fully autonomous agent-based scientific workflows. Our code and benchmark are publicly available at https://github.com/KatherLab/ToolMaker.
• Abstract（参考訳）: ツールの使用は、大きな言語モデル(LLM)を、外部ソフトウェアコンポーネントを動的に活用することで、複雑なマルチステップタスクを実行できる強力なエージェントに変えた。 しかしながら、これらのツールは、人間の開発者によって事前に実装されなければならないため、生命科学や医学など、多くの高度に専門化されたツールを必要とする領域において、LLMエージェントの適用性が阻害される。 公開コードリポジトリを伴う科学研究の傾向が高まりつつある中で,我々は,論文をコードで自律的にLLM互換のツールに変換するエージェントフレームワークであるToolMakerを提案する。 GitHubのURLと短いタスク記述が与えられたとき、ToolMakerは依存関係を自律的にインストールし、クローズドループの自己訂正メカニズムを使用してタスクを実行するコードを生成する。 提案手法を評価するために, 様々な領域にまたがる15の複雑な計算タスクと100以上の単体テストからなるベンチマークを導入し, 正確性とロバスト性を評価する。 本手法は,タスクの80%を正しく実装し,最先端のソフトウェアエンジニアリングエージェントを著しく上回っている。 そこでToolMakerは、完全に自律的なエージェントベースの科学ワークフローへの一歩だ。 私たちのコードとベンチマークはhttps://github.com/KatherLab/ToolMaker.comで公開されています。

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