RESEARCH28
Are Tools All We Need? Unveiling the Tool-Use Tax in LLM Agents
arXiv CS.AI·4 de mayo de 2026
Esta investigación desafía la suposición de que el razonamiento con herramientas siempre mejora el rendimiento de los LLMs, demostrando que puede ser superado por CoT nativo debido a un "impuesto por uso de herramientas", especialmente con distractores semánticos. Se propone un marco de intervención factorizado para analizar esto y se introduce G-STEP como mitigación parcial para errores inducidos por el protocolo.
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