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介绍推理原语诱导（Reasoning Primitive Induction）方法，该方法从成功的ReAct轨迹中挖掘，将重复出现的推理动作聚类为类型化的伪工具，在基准测试上比原始智能体高出数十个百分点。
本文提出了设计和优化实用智能体LLM系统的原则性方法，引入了一个包含伪工具和固定工作流的框架，以提高模块化、成本效益和跨多种任务的准确性。