工具增強推理（tool-augmented reasoning）

工具增強推理讓模型不再去猜那些工具能精確回答的事，而是改為呼叫工具。面對一個大乘法，它寫出算式交給計算機；需要今天的價格，它查詢資料庫或網路；被要求分析資料，它就寫程式並執行。模型的工作從「在腦中做完每一步」，轉變為「決定該算什麼、把工作派出去、再把精確結果織回自己的答案」。

這正好發揮模型的強項、補上它的弱點。語言模型極善於挑選策略，卻極不擅長精確的機械計算或回憶最新事實，而那恰恰是工具的拿手好戲。結果是推理既更有能力，也更可被驗證，因為困難的數值或事實步驟如今有了可核對的來源，而非一個自信的猜測。新的失效模式出在接縫處：呼叫錯工具、餵給它壞輸入，或誤讀它的回傳；所以模型仍得「對它的工具」進行推理，而不只是「用工具」推理。