在人工智能（AI）領域，大型語言模型（LLMs）雖然在自然語言處理方面表現優異，但在面對複雜的推理任務時，往往顯得力不從心。這些任務通常涉及多步驟的推理、領域特定的知識或外部工具的有效集成。為了突破這些限制，研究人員一直在探索如何通過外部工具的使用來增強LLM的能力。
傳統的增強方法通常需要對模型進行微調或額外訓練，這導致其在任務適應性和靈活性上受到限制。現有的框架往往依賴於靜態的、預定義的工具集，缺乏高效的工具選擇和規劃機制，從而在執行任務時容易出現錯誤，增加計算成本，並且在應用於新領域時表現不佳。
斯坦福大學的研究團隊為解決這一問題，推出了OctoTools，這是一個新的框架，旨在通過動態、結構化的外部工具使用來增強AI的推理能力。 OctoTools是一個模塊化、無需訓練且可擴展的框架，它標準化了AI模型與外部工具的交互方式。與以往需要預定義工具配置的框架不同，OctoTools引入了“工具卡”，這些工具卡封裝了工具的功能和元數據，使AI模型能夠更高效地集成和使用工具。
OctoTools的操作流程分為三個關鍵階段：規劃、執行和驗證。首先，規劃器分析用戶查詢，並根據工具卡中的元數據確定所需的工具。接著，執行器將高層次的決策轉換為可執行命令，並按順序運行這些命令，確保中間結果正確處理。最後，驗證器評估輸出的一致性，確保其與原始查詢相符，從而減少錯誤。
研究團隊在多個領域對OctoTools進行了廣泛評估，包括視覺、數學推理、科學分析和醫學應用。結果顯示，OctoTools在性能上顯著優於現有AI框架，尤其在數學推理任務中，其準確率提升達到22.5%。在醫學應用中，OctoTools實現了20.7%的準確率提升，展示了其在現實世界AI輔助診斷中的有效性。
OctoTools無需額外訓練，顯著提高AI推理準確率，平均提升9.3%。該框架支持多達16種推理任務，包括視覺分析、數學運算、醫學推理等。 OctoTools的工具卡系統簡化了工具集成，優化了決策過程，提升了執行效率。
GitHub: https://github.com/octotools/octotools