Lomekwi：大语言模型智能体中的资源受限工具发现

现有工具使用基准仅报告复杂多步任务的单一成功率。受认知科学启发，本文区分工具使用与工具发现，并将后者分解为好奇心（发现构建工具所需部分的能力）、识别（发现创建工具过程的能力）和效率（创建后使用工具的能力）。该框架可应用于 Voyager 等现有发现任务。研究证据表明，识别能力随模型规模增大呈逆缩放趋势，并通过组合博弈及模拟真实任务环境验证了这一现象。