本文提出了一种模块化的多语言模型框架，包含规划器、调用器和摘要生成器，通过两阶段训练提升工具使用能力。研究表明，配备工具的GPT-4在数据库和知识库任务中的表现显著提高，显示出该框架在复杂环境中的潜力。此外，基于多代理系统的理论，探讨了大型语言模型在商业决策中的应用，强调其在专业服务中的重要性和未来发展方向。

本文介绍了MetaTool，一个评估大型语言模型（LLMs）工具使用能力的基准测试。研究提出了LLMs As Tool Makers (LATM)框架，使LLMs能够自创工具并在复杂推理任务中表现出色。通过Tool-LMM系统，LLMs能够识别多模态输入并推荐合适工具。研究显示，ToolLLM框架在增强自然语言模型的规划和推理能力方面具有显著效果，特别是在科学问题解决中，SciAgent的表现优于其他LLMs。