📖 AI 总结

本研究比较了工具增强型大语言模型智能体发现API的两种架构：主流的“先检索后规划”（RtP）与替代性的“先规划后检索”（PtR）。在包含46984个API端点的ToolBench基准上，针对单工具、同类别多工具和跨类别多工具三类查询进行测试，发现存在明显的复杂度依赖交叉：单工具查询中RtP更优，多工具查询中PtR更优。该交叉现象在不同检索预算、注册表规模和模型家族下均保持稳健。研究还刻画了“桩幻觉”失败模式，指出其在不同复杂度查询中具有双重作用，并分析了PtR额外发现调用带来的推理成本翻倍问题。基于此，作者提出复杂度自适应路由方向，可利用RtP的top-1检索分数作为零成本信号驱动路由决策。