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我更感兴趣的是那些利用现有API（如Gmail、Google日历等）并允许LLM通过函数调用使用它们的工具。

目前有Composio，但似乎使用这个服务需要一个API密钥。

欢迎提出建议！

讨论总结

本次讨论主要集中在寻找和集成适用于大型语言模型（LLM）的工具仓库，特别是那些能够通过函数调用与现有API（如Gmail、Google Calendar等）交互的工具。参与者们分享了多个资源和平台，如LangChain的文档、Composio服务、Lupan平台以及一个GitHub仓库。讨论中涉及了对这些工具的实用性、集成难度以及合作可能性的探讨。整体氛围较为积极，尽管有些评论者对某些工具持批评态度，但多数人表现出对新解决方案的开放和好奇。

主要观点

  1. 👍 LangChain的文档对于解决生态系统问题是有用的
    • 支持理由：提供了详细的工具和API交互指南。
    • 反对声音：一些评论者认为LangChain本身存在不足。
  2. 🔥 寻找集成多种API工具的仓库
    • 正方观点：对现有工具的集成和使用表现出浓厚兴趣。
    • 反方观点：对现有工具列表的实用性提出质疑。
  3. 💡 分享了一个包含LLM工具的GitHub仓库链接
    • 正在构建自动化流程来更新和分类工具，并欢迎合作和提交请求。

金句与有趣评论

  1. “😂 DigThatData：normally I’m on team "langchain bad" but credit where it’s due: their documentation is useful for ecosystem questions like this”
    • 亮点：尽管对LangChain持批评态度，但承认其文档的实用性。
  2. “🤔 underlines："Accepting PR and always looking for collaboration."”
    • 亮点：积极寻求合作，展示了开源社区的精神。
  3. “👀 Sc4LLM：A platform called Lupan (https://lupan.watt.chat?utm_source=reddit&utm_medium=reply&utm_campaign=lcl&utm_term=reddit) which provides a wide range of APIs.”
    • 亮点：介绍了新的API服务平台，为LLM工具集成提供了新思路。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数参与者表现出对新工具和解决方案的兴趣和好奇。主要分歧点在于对现有工具列表的实用性评价，部分评论者认为某些工具列表过于杂乱，不够实用。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于自动化工具更新和分类流程的讨论。
  • 潜在影响：对LLM工具的集成和使用可能会促进相关领域的技术进步和应用扩展。