Unified Tool Integration for LLMs: A Protocol-Agnostic Approach to Function Calling

📄 arXiv: 2508.02979v1 📥 PDF

作者: Peng Ding, Rick Stevens

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-08-05

备注: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2507.10593

💡 一句话要点

提出统一工具集成方法以解决LLMs工具生态碎片化问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 工具集成 大型语言模型 协议无关 并发执行 自动化模式生成 多源工具管理 开发效率 性能优化

📋 核心要点

  1. 当前工具增强的LLMs生态系统碎片化，开发者需应对多种协议和复杂的执行流程，增加了开发难度。
  2. 本文提出了一种协议无关的工具集成方法，通过自动化模式生成和并发执行优化，简化了开发过程。
  3. 实验结果显示，集成代码减少60-80%，并发优化带来最高3.1倍的性能提升，兼容现有标准。

📝 摘要（中文）

随着工具增强的大型语言模型（LLMs）的普及，开发者面临着多种协议、手动模式定义和复杂执行工作流的挑战。为此，本文提出了一种统一的工具集成方法，能够抽象协议差异并优化执行性能。该方案展示了协议无关设计原则如何通过自动化模式生成、双模式并发执行和无缝多源工具管理显著降低开发开销。实验结果表明，在集成场景中代码减少60-80%，并发优化带来了最高3.1倍的性能提升，同时与现有函数调用标准完全兼容。此项工作为工具集成架构提供了理论见解，并为实际的LLM应用开发提供了切实可行的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决工具增强的LLMs生态系统中，开发者面临的协议碎片化和复杂执行流程的问题。现有方法往往需要手动定义模式，导致开发效率低下。

核心思路：论文提出的统一工具集成方法通过抽象协议差异，采用协议无关的设计原则，旨在降低开发开销并提升执行性能。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：自动化模式生成模块、双模式并发执行模块和多源工具管理模块。自动化模式生成模块负责根据需求生成所需的模式，双模式并发执行模块则优化了工具的执行效率，而多源工具管理模块确保了不同工具的无缝集成。

关键创新：最重要的技术创新在于协议无关的设计原则，能够有效减少开发者在集成不同工具时的工作量，与现有方法相比，显著提升了开发效率和执行性能。

关键设计：在设计中，采用了自动化模式生成技术，减少了手动定义的需求；并发执行模块通过优化任务调度实现了性能提升；同时，确保了与现有函数调用标准的兼容性，便于现有系统的集成。

📊 实验亮点

实验结果显示，采用该统一工具集成方法后，集成代码量减少60-80%，并发执行优化带来了最高3.1倍的性能提升。这些结果表明，该方法在实际应用中具有显著的效率优势，能够有效降低开发者的工作负担。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能助手、自动化工具开发等。通过简化工具集成过程，开发者能够更快速地构建和部署基于LLMs的应用，提升开发效率，降低维护成本。未来，该方法有望在多种AI应用场景中得到广泛应用，推动LLMs技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

The proliferation of tool-augmented Large Language Models (LLMs) has created a fragmented ecosystem where developers must navigate multiple protocols, manual schema definitions, and complex execution workflows. We address this challenge by proposing a unified approach to tool integration that abstracts protocol differences while optimizing execution performance. Our solution demonstrates how protocol-agnostic design principles can significantly reduce development overhead through automated schema generation, dual-mode concurrent execution, and seamless multi-source tool management. Experimental results show 60-80% code reduction across integration scenarios, performance improvements up to 3.1x through optimized concurrency, and full compatibility with existing function calling standards. This work contributes both theoretical insights into tool integration architecture and practical solutions for real-world LLM application development.