Confucius-tool-learning

让大模型通过自我反思学会用工具,从易到难逐步精通

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 8 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 152
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,可免费使用和部署。

项目预览

Confucius-tool-learning 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
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
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,language-models,large-language-models,tool-learning
GitHub 星标★ 152
上线时间2025-02-03 00:00:00
代码更新2025-03-07
仓库体积2.8 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

Confucius 是一个面向大语言模型(LLM)的工具学习框架,源自 AAAI 2024 论文。它解决的核心问题是:如何让 LLM 更可靠地使用外部工具(如 API、数据库)完成复杂任务。Confucius 采用“迭代式内省反馈”机制,让模型在每次工具调用后自我反思错误,并基于“由易到难”的课程学习策略逐步训练,从而提升工具调用的准确性和泛化能力。项目提供了完整的训练、评估和推理代码,支持自定义工具集和任务,旨在降低 LLM 工具使用的开发门槛。

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 ★ 152

核心亮点

  • 提出内省反馈机制,模型能自主修正错误,提升工具调用准确率
  • 易到难的课程学习策略,训练过程更稳定,适应不同难度任务
  • 代码结构清晰,提供完整训练和评估流程,便于复现和二次开发

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖特定模型和框架,迁移到其他 LLM 可能需要额外适配

适用场景

  • 构建能调用 API 或数据库的智能助手
  • 训练 LLM 完成多步骤工具操作(如订票、查询)
  • 研究工具学习与课程学习的学术实验

替代项目

Toolformer、Gorilla、ToolLLM

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