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中国的研究人员近期提出了一项名为ControlLLM的创新框架,旨在增强大型语言模型在处理复杂的现实任务时的表现。尽管LLMs在处理自主代理的规划、推理和决策方面已经取得了显著进展,但在某些情况下,由于用户提示不清晰、工具选择错误以及参数设置和调度不足,它们可能需要辅助工具。ControlLLM整合了各种信息源,以生成基于执行结果的全面有意义的回应。