AutoTools

让大模型自动学会用工具，搞定复杂任务

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 1 🐛 待处理 2 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 181
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可证，可自由使用和部署，无收费计划。

项目预览

AutoTools 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队mangopy
官网地址https://mangopy.github.io/AutoTools
GitHubhttps://github.com/mangopy/AutoTools
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可自由使用和部署，无收费计划。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,large-language-models
GitHub 星标★ 181
上线时间2024-12-06 00:00:00
代码更新2025-04-08
仓库体积8.2 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

AutoTools 是 WWW 2025 论文《Tool Learning in the Wild: Empowering Language Models as Automatic Tool Agents》的官方开源实现。它旨在解决大语言模型（LLM）在实际场景中自动学习和使用工具的问题，让模型能够自主发现、选择并调用外部工具完成复杂任务。项目核心能力包括：从真实网络环境中自动收集工具调用数据、构建工具使用指令集、训练模型成为自动工具代理。它提供了一套完整的流程，从数据采集、模型微调到推理部署，帮助开发者将 LLM 与外部 API、数据库等工具无缝集成。项目基于 Python，适合研究和工程落地，尤其适用于需要让模型动态操作外部工具的场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 181

核心亮点

  • 基于真实网络环境的数据收集，工具调用更贴近实际应用
  • 提供从数据到训练到推理的完整工具代理流程
  • 论文发表于 WWW 2025，方法有学术背书

不足之处

  • 项目早期，文档和社区支持待观察
  • 依赖外部工具环境，部署配置可能较复杂

适用场景

  • 让 LLM 自动调用 API 完成订票、查询等任务
  • 构建能操作数据库或搜索引擎的智能助手
  • 研究工具学习与智能体训练

替代项目

Toolformer、Gorilla、ToolLLM

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