该文章介绍了一种仿生方法，即模拟试错（STE），通过协调试错、想象和记忆三个关键机制，提高大型语言模型（LLMs）的工具学习能力。实验证明STE在上下文学习和微调设置下显著改善了LLMs的性能，为Mistral-Instruct-7B带来了46.7%的提升，超过了GPT-4。同时还展示了通过经验重放策略有效进行工具的持续学习。