成本问题：工具描述会占用LLM的上下文窗口，增加推理时间和成本。
注意力和工具限制：从大量工具中选择合适工具对LLM来说是一个挑战，类似于“大海捞针”。
静态性问题：工具使用是静态的，仅限于预先定义的工具，限制了自主智能体的适应性和应用范围。
Tulip Agent（郁金香智能体）架构：允许LLM通过具有创建、读取、更新和删除（CRUD）权限的工具库来解决任务，工作流程：
初始化工具库：自动提取工具信息并创建嵌入向量。
接收用户提示：LLM分解任务并搜索工具库以找到合适的工具。
工具搜索：基于子任务描述，使用语义搜索找到最相关的工具。
工具调用：LLM生成工具调用，工具执行器执行工具并返回结果。
结果反馈：LLM根据工具返回的结果进行进一步操作或响应用户。
问题阐述
郁金香智能体被设计为一个拥有大量工具集的LLM支持的自主智能体。
当接收到自然语言查询时，代理需要将任务分解为可使用现有工具解决的子任务序列。
工具和工具库
工具定义为可执行的函数，具有特定目的并返回结果或状态消息。
通过代码内省自动提取工具信息，生成嵌入向量并存储在工具库中。
工具库可以是任何支持搜索的数据库，这里使用向量存储来实现语义搜索。
任务分解和工具检索
郁金香智能体接收自然语言输入，使用LLM将任务分解为更细粒度的子任务。
通过创建子任务的嵌入向量并匹配工具描述的嵌入向量，来搜索适合的工具。
支持递归分解和搜索工具，如果找不到合适的工具，则进一步细化子任务。
工具使用
基于子任务和识别的工具，LLM生成工具调用，由工具执行器执行并返回结果。
LLM可以根据前一个调用的返回值来生成后续的工具调用。
自主工具管理
提供了AutoTulipAgent变体，具备创建、读取、更新和删除工具库中工具的能力。
使用LLM的代码生成能力来创建或更新工具，确保新工具的有效性，并动态加载到工具库中。
架构变体
郁金香智能体架构可以与其他LLMznt范式结合使用，例如使用CoT（Chain of Thought）提示来指导LLM按固定方式执行任务。
在数学任务上的评估和多项消融实验得出了一些结论：
1) 工具对于解决复杂任务至关重要；
2) 使用工具库显著降低了成本；
3) 任务分解改善了工具的使用；
4) 语言模型的性能影响智能体设计的适用性；
5) 嵌入模型的性能（在当前OpenAI模型的高水平上）对工具检索影响很小；
6) 更好的规划允许更精确地搜索工具；
7) 郁金香智能体架构适合于不断创建工具和即时构建工具库。
附录：
NaiveToolAgent关于“What is 45342 * 23487 + 32478?”的日志
1 INFO:root:Query: What is 45342 * 23487 + 32478?2 INFO:base_agent:Usage for chatcmpl-94zcjnURFRF2nyTMlcVzhWJmfjdTZ in tokens: 3960 prompt and 19 completion.3 INFO:base_agent:Function multiply returned `1064947554` for arguments {'a': 45342, 'b': 23487}.4 INFO:base_agent:Usage for chatcmpl-94zcliQksrQsOMn72GamhLxiJRqN3 in tokens: 3990 prompt and 21 completion.5 INFO:base_agent:Function add returned `1064980032` for arguments {'a': 1064947554, 'b': 32478}.6 INFO:base_agent:Usage for chatcmpl-94zcyDN3oBC8rh5hzFNZkn1iXakLJ in tokens: 4022 prompt and 25 completion.7 base_res='The result of \\(45342 \\times 23487 + 32478\\) is \\(1064980032\\).'CotTulipAgent关于“What is 45342 * 23487 + 32478?”的日志
1 INFO:root:Query: What is 45342 * 23487 + 32478?2 INFO:tulip_agent:Usage for chatcmpl-94zjNuHaG36iH6FtEuE4po0gRhTG4 in tokens: 182 prompt and 25 completion.3 INFO:root:actions_response_message=ChatCompletionMessage(content='1. Multiply 45342 by 23487.\n2. Add the result ofstep 1 to 32478.', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None)4 INFO:tulip_agent:Usage for chatcmpl-94zjPPlK1ySBo6VZJLFMZhPyE0NJK in tokens: 234 prompt and 13 completion.5 INFO:root:Tool search for: {'action_descriptions': ['multiply two numbers', 'add two numbers']}6 INFO:root:Functions for `multiply two numbers`: [...]7 INFO:root:Functions for `add two numbers`: [...]8 INFO:tulip_agent:Usage for chatcmpl-94zjRk9IrLzy5QKpfNEs5bsrXCGvp in tokens: 413 prompt and 19 completion.9 INFO:tulip_agent:Function multiply returned `1064947554` for arguments {'a': 45342, 'b': 23487}.10 INFO:tulip_agent:Usage for chatcmpl-94zjTXb58ZHJiNYDugqpwpaeffzzB in tokens: 443 prompt and 21 completion.11 INFO:tulip_agent:Function add returned `1064980032` for arguments {'a': 1064947554, 'b': 32478}.12 INFO:tulip_agent:Usage for chatcmpl-94zjVrSx0sLQN9ZqoI8f4z6JW0eVx in tokens: 475 prompt and 25 completion.13 tulip_res='The result of \\(45342 \\times 23487 + 32478\\) is \\(1064980032\\).'Tulip Agent – Enabling LLM-Based Agents to Solve Tasks Using Large Tool Librarieshttps://hri-eu.github.io/tulip_agent/https://arxiv.org/pdf/2407.21778https://github.com/HRI-EU/tulip_agent
