Agentes de Loop Interno: LLMs Chamando Ferramentas Diretamente
LLMs tradicionais exigem que um cliente analise e execute chamadas de ferramentas, mas os agentes de loop interno permitem que o LLM analise e execute ferramentas diretamente — uma mudança de paradigma. A postagem explica como os agentes de loop interno funcionam, ilustrando a diferença entre eles e os LLMs tradicionais com diagramas. A vantagem é que os LLMs podem chamar ferramentas simultaneamente ao seu processo de pensamento, melhorando a eficiência. O papel do aprendizado por reforço no treinamento de agentes de loop interno e a importância do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) no suporte ao uso de várias ferramentas também são discutidos. Em última análise, embora os LLMs possam atualmente usar ferramentas, alcançar o uso ótimo de ferramentas requer treinamento especializado de modelos para melhores resultados.