LLM-Tool-Survey
一网打尽 LLM 工具学习研究，快速入门与选题必备
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 492
使用教程
环境要求
- 无需部署
安装与启动步骤
-
1认清它是综述
汇总的是模型工具调用能力的研究。
-
2按环节分
工具选择、参数生成、结果利用各成一路。
-
3看评测方式
工具调用能力的评测口径差异很大。
-
4注意时效
这个方向进展快，老结论容易过时。
如何确认成功
能说清工具调用能力的三个主要评测维度，并指出当前方法在长尾工具上的主要短板
注意事项
- 这是大模型工具学习与工具调用的综述清单。
- 工具调用是智能体落地的基础能力，值得系统读一遍。
- 评测口径不统一，横向比分数意义有限。
- 方向进展快，注意清单的收录时间。
核心亮点
- 系统梳理了工具学习的核心概念和研究框架，适合快速建立领域认知
- 收录了丰富的论文和资源，覆盖工具检索、自主代理等多个子方向
- 作为社区维护的综述，持续更新，能反映领域最新进展
不足之处
- 文档/社区待观察
- 以资源列表为主，缺乏深入的技术对比或实践教程
适用场景
- 研究者进行工具学习领域的文献调研和选题
- 开发者了解如何让 LLM 调用外部工具以增强能力
- 教育者准备相关课程或讲座的参考资料
替代项目
ToolLLM、AgentBench、Awesome-LLM
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