核心发现
方法论
该方法通过收集多源工具文档，利用预训练语言模型（如ChatGPT）进行内容筛选和重构，生成标准化的工具描述和操作指南。具体流程包括：1) 文档净化，剔除冗余信息；2) 功能提取，识别核心功能和参数；3) 指令生成，结合示例和参数说明，形成易用指令。实验中采用ToolBench、RestBench等数据集，验证生成指令在减少Token消耗和提升调用准确率方面的效果。该框架支持多样工具，兼容不同模型，显著改善了工具调用的准确性和效率。
关键结果
- EASYTOOL显著降低Token消耗，ToolBench中Token数减少70.43%，在多个任务中提升工具调用成功率和准确率。以ToolBench为例，成功率由基线的62.3%提升至69.8%。在ToolBench的工具检索任务中，利用高质量指令的检索准确率提升至85.6%。在复杂场景下，结合EASYTOOL的模型表现优于未优化模型，验证其在实际应用中的有效性。
- 在多模型评估中，基于EASYTOOL的指令显著改善了Vicuna、Mistral-Instruct-7B等开源模型的工具调用能力，成功率提升超过20%。此外，实验还显示，经过EASYTOOL优化的指令能增强模型的零-shot和少-shot学习能力，减少错误调用和参数传递失误。
- 通过消除冗余信息和标准化指令，EASYTOOL不仅提升了模型的理解效率，还增强了对不同工具的适应性。多任务验证表明，该方法在问答、任务规划和复杂数学推理中均表现出优越性能，彰显其在多领域的推广潜力。
研究意义
该研究突破了工具文档多样性带来的理解障碍，提出了标准化、浓缩的工具指令生成方案，为大规模语言模型在实际场景中的工具利用提供了技术支撑。解决了现有方法在多源、多样化文档处理中的瓶颈问题，推动了自主智能体的研发。其在提升模型效率、降低成本、增强泛化能力方面具有重要意义，为未来智能系统的自主性和鲁棒性奠定基础。该框架可广泛应用于智能助手、自动问答、任务调度等多个场景，具有极强的实用价值。
技术贡献
本文提出的EASYTOOL框架创新性地融合了内容筛选、信息抽取和指令生成技术，利用预训练语言模型实现多源工具文档的标准化。核心技术包括：1) 文档净化模块，剔除无关信息；2) 功能参数识别模型，提取关键参数；3) 指令自动生成机制，结合示例和参数说明，形成高质量指令。该方法支持多工具、多模型，显著提升工具调用的准确性和效率。与传统的手工整理或简单压缩相比，EASYTOOL具有更高的自动化和适应性，为大规模多源文档处理提供了新思路。
新颖性
本研究首次系统性提出将多源、长篇工具文档转化为简洁、标准化的指令，解决了文档格式多样、信息冗余和不完整的问题。不同于以往仅依赖人工整理或有限的模板，EASYTOOL利用预训练模型实现自动内容筛选和结构化，极大提高了工具描述的质量和实用性。其创新点在于结合内容净化、参数识别和指令生成的闭环机制，形成可扩展的工具文档优化流程。这一方法为大规模、多样化工具集的自动管理提供了新范式。
局限性
- 当前方法依赖预训练模型的理解能力，可能在极端复杂或模糊的文档中表现不足，导致信息提取不完整或错误。
- 对极少数特殊工具或高度专业化文档的适应性有限，需进一步扩展模型的领域知识和上下文理解能力。
- 在多源文档高度异构的情况下，自动化流程可能仍需人工干预以确保高质量输出，未来需优化自动化程度。
未来方向
未来将探索多模态信息融合，结合图像、视频等多源数据丰富工具描述，提升内容理解能力。还计划引入强化学习机制，优化指令生成的准确性和鲁棒性。此外，将扩展到多语言环境，实现跨语言工具文档的标准化和自动翻译，推动国际化应用。最终目标是打造全自动、多场景适应的工具管理体系，支持更复杂的自主智能体发展。
AI 总览摘要
随着大规模语言模型（LLMs）在智能助手、自动问答等领域的广泛应用，工具的有效利用成为提升系统能力的关键。传统的工具文档多源、多样，存在格式不一、信息冗余和不完整的问题，严重制约了模型的理解和调用效率。本文提出EASYTOOL框架，旨在通过自动化内容筛选和结构化，生成简洁、标准化的工具指令，显著改善工具利用效果。该方法利用预训练模型对多源文档进行净化、参数提取和指令生成，减少Token消耗，提升调用成功率。在ToolBench、RestBench等多个数据集上的实验表明，EASYTOOL能将Token数减少70%以上，同时提升工具调用成功率和检索准确性。通过结合高质量指令，模型在问答、任务规划和复杂推理任务中表现优异，优于传统方法和未优化模型。该技术不仅提升了模型的效率和鲁棒性，也为未来自主智能体的研发提供了坚实基础。尽管如此，仍存在对极端复杂文档的适应性不足和多源异构内容的自动处理难题，未来将结合多模态信息和强化学习，推动工具管理的自动化与智能化。总体而言，EASYTOOL为大规模、多样化工具集的自动化管理和高效利用开辟了新路径，具有广泛的应用前景。
深度解读
原文摘要
To address intricate real-world tasks, there has been a rising interest in tool utilization in applications of large language models (LLMs). To develop LLM-based agents, it usually requires LLMs to understand many tool functions from different tool documentation. But these documentations could be diverse, redundant or incomplete, which immensely affects the capability of LLMs in using tools. To solve this, we introduce EASYTOOL, a framework transforming diverse and lengthy tool documentation into a unified and concise tool instruction for easier tool usage. EasyTool purifies essential information from extensive tool documentation of different sources, and elaborates a unified interface (i.e., tool instruction) to offer standardized tool descriptions and functionalities for LLM-based agents. Extensive experiments on multiple different tasks demonstrate that EasyTool can significantly reduce token consumption and improve the performance of tool utilization in real-world scenarios. Our code will be available at \url{https://github.com/microsoft/JARVIS/} in the future.