Gorilla 的文档感知微调：如何让语言模型准确调用 API 并降低幻觉
本文以自动调用云 API 为场景，解析 Gorilla 如何利用 API 文档进行微调，生成正确的调用语法，对比 Toolformer 的自监督方法，讨论幻觉、API 变更适应性与检索增强的集成。
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共 3 篇文章
工具调用代理的错误恢复：从重试、回退到人工干预的工程策略
当 LLM Agent 调用外部 API 失败时，简单的重试往往不够。本文以旅行预订助手为场景，分析 API 异常、参数错误和超时等故障模式，对比 ReAct 的自我修正、Toolformer 的过滤机制与基于规则的恢复，讨论重试次数、回退策略与人工介入的工程实现，帮助开发者在自动化与可靠性之间做出权衡。
自动规划工具使用：从 ReAct 到 Toolformer 的工程演进
大模型调用外部工具时，如何自动解析 API 文档、生成动作序列并处理错误？本文以企业客服查询系统为贯穿场景，对比 ReAct 的推理-行动交织与 Toolformer 的自监督工具学习，剖析二者在复杂 API 场景下的规划策略、鲁棒工具选择与执行验证方案，并给出工程权衡与常见失败模式。