在当今的AI领域，大型语言模型（LLMs）已经展现出惊人的理解、推理和生成能力。然而，它们的原始能力通常局限于文本处理。为了让AI Agent能够与外部世界进行更广泛、更精确的交互，我们赋予它们使用“工具”的能力。这些工具可以是简单的计算器，也可以是复杂的数据库查询接口或外部API调用。 传统上，这些工具是由人类专家预先编写和配置好的。但这种模式存在局限性：当Agent遇到一个需要特定能力，而现有工具箱中却没有相应工具的任务时，它将束手无策。这时，“自主工具创建”（Autonomous Tool Creation）的概念应运而生：Agent不仅能使用工具，更能根据自身需求，查阅文档，自主设计、编写、封装并集成全新的工具供自己使用。这不仅极大地扩展了Agent的能力边界，也标志着AI系统迈向真正自主学习和适应环境的关键一步。 本文将深入探讨Agent如何实现自主工具创建，从问题识别到最终的工具验证与自修正，详细阐述其背后的逻辑、技术栈与实现细节。 Agent架构与工具的基石 在深入自主工具创建之前，我们首先需要理解一个典型Agent的基本架构，以及“工具”在其中扮演的角色。 一个高级Ag …
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