在过去两年，大语言模型 (LLM) + 外部工具的能力，已成为推动 AI 从 “会说” 走向 “会做” 的关键机制 —— 尤其在 API 调用、多轮任务规划、知识检索、代码执行等场景中，大模型要想精准调用工具，不仅要求模型本身具备推理能力，还需要借助海量高质量、针对性强的函数调用训练数据。
本文档分析 CAMEL 项目中 hybrid_browser_toolkit 的技术实现，覆盖其架构设计、核心功能与通信协议。
先说一句最关键的。十月，ChatPlayground.ai 的月访问量估算为25万上下，环比暴涨六倍多，具体是 611.53%。这个数据来自 Toolify 的十月增长榜。
人类之所以能与复杂的物理世界高效互动，很大程度上源于对「工具」的使用、理解与创造能力。对任何通用型智能体而言，这同样是不可或缺的基本技能，对物理工具的使用会大大影响任务的成功率与效率。
双11别只盯着打折——真正值得买的，是能让你工作不卡顿、生活不焦虑的效率神器。说到效率神器，AI PC绝对是其中之一。因为现在它们已经搭载了英特尔® 酷睿™ Ultra 200H系列处理器，“打开方式”完全变了样——
近日，OpenAI 宣称要在 2028 年实现让 AI 完全自主做研究，一下子又把焦点聚在了AI 科学家。 过去，AI 只是作为“助理”辅助研究者们进行科学研究。现在，美国哈佛大学与美国麻省理工学院联
大家好，我是袋鼠帝。 国庆那几天，刷抖音，偶然刷到了一个看起来挺🐂🍺的AI工具。 视频里，一个哥们只是发布了一个任务，Agent就自动打开了小红书网站，登录账号，上传图片，写入标题和笔记内容，最后自己
AI科学家时代正在到来，哈佛MIT最新推出的ToolUniverse，通过一个统一平台，让AI用自然语言操作600+科学工具，推动科研自动化的全面升级，迎接科学发现新范式。
Tool-Calling作为Agent的核心模块，智能体的双手，这项关键能力允许 LLM 调用外部函数，例如应用程序接口（APIs）、数据库、计算器和搜索引擎，决定了AI Agent的可执行边界。
随着垂直领域 agent 的兴起，市面上的应用越来越多，用户不可避免地需要一个编排工具（orchestration tool）来将这些分散的应用串联起来，或者需要某种横向工具（horizontal tool）来统一构建 agent。而 n8n 正是这一生态位中的佼佼者，它正从一个工作流自动化工具，升级为 AI 应用的编排层。
