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Liquid AI 展示了如何使用 LFM2.5-ColBERT-350M 作为过滤器，从151个工具中仅选出最相关的五个，从而减少延迟并提高工具选择准确性。
LFM2.5-ColBERT-350M 是一个模型，能从151个工具中可靠地选出最相关的工具，节省令牌并提高准确性，非常适合代理型边缘模型。
本文研究了LLM Agent中的过度权限工具选择问题，引入了ToolPrivBench来评估并缓解不必要的高权限工具使用。研究发现，安全对齐并不能确保最小权限选择，并提出了一种训练后防御方法，能够在不牺牲性能的情况下减少过度权限的使用。
作者分享了他们在agent中从语义嵌入切换到BM25进行工具选择的经验，发现在200个查询-工具对的数据集上，BM25的Top-1准确率达到81%，而嵌入只有64%，因为工具描述简短且关键词驱动，不像文档那样语义丰富。
一位日本开发者展示如何借助 Claude Code 的“find skills”功能，在编码任务中实现最佳工具选择。