Enhancing FunctionCalling Agent

• Author: allenyzx
• Version: 0.0.2
• Type: agent-strategy

Description

一个有用的Agent策略，参考了一部分关于EASYTOOL: Enhancing LLM-based Agents with Concise Tool Instruction逻辑，代码实现基于微软提供的EASYTOOL。

使用前：

使用后：

Features:

Task Planning

将复杂用户问题分解为可独立执行的原子子任务。通过LLM生成结构化任务列表（{"Tasks": [...]}格式），每个任务包含：

1. 自然语言描述的原子任务;
2. 唯一任务ID标识;
3. 确保任务完整性和自洽性

Task Topology

建立任务间的逻辑依赖关系图：

1. 分析任务执行顺序和依赖关系
2. 输出[{"task":..., "id":..., "dep":[...]}]格式的拓扑结构
3. 支持多级依赖处理（列表/字符串/整数格式转换）
4. 内置错误重试机制（最多5次)

Choose Tool:

为每个子任务匹配最佳工具：

1. 基于工具描述（tool_dic）和任务需求动态选择
2. 输出[{"ID": XX}]格式的选择结果
3. 过滤已使用工具避免重复 错误重试机制保障稳定性

Tool Check:

智能判断是否需要工具调用：

1. 实时性检测（需要实时信息时强制调用）
2. 数据获取检测（ID/位置/排名等结构化数据需求）
3. 外部资源检测（数据库/网络搜索需求） 输出{"Reason":..., "Choice":"Yes/No"}决策依据

Changelog

v0.0.2

• 当不使用工具时，默认不使用EASYTOOL策略；
• 优化EASYTOOL的retry次数，默认为3次

v0.0.1

• Initial release.