Badacze z arXiv zbadali, ile kognitywnych zasobów kosztuje używanie narzędzi przez agenty oparte na modelach językowych. Odkryli, że integracja narzędzi wprowadza znaczące obciążenie wydajnościowe, zmniejszając zdolność modelu do zapamiętywania i przetwarzania informacji. Wyniki wskazują, że połączenie mocy narzędzi z ograniczeniami LLM wymaga starannego balansowania przy projektowaniu inteligentnych agentów.