AI 에이전트가 복잡하고 장기간에 걸친 작업을 해결하기 위해 외부 도구에 점점 더 의존함에 따라, 이러한 에이전트의 발전을 위해서는 제어 가능하고, 다양하며, 현실적인 도구 사용 환경에서의 재현 가능한 평가와 대규모 훈련이 필요하다. 그러나 실제 API는 가용성, 도메인 범위, 안정성이 제한적이며, 접근 키가 필요하고 속도 제한을 부과하여 안정적인 평가 또는 확장 가능한 훈련에 실용적이지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해, SynthTools를 소개한다. SynthTools는 합성 도구 생태계를 생성하기 위한 유연하고 확장 가능한 프레임워크로, 다양한 도구를 자동적이고 확장 가능하게 생성하기 위한 도구 생성, 현실적인 도구 동작을 에뮬레이션하기 위한 도구 시뮬레이션, 도구 시뮬레이션의 정확성과 일관성을 보장하기 위한 도구 감사의 세 가지 핵심 구성 요소로 구성된다. SynthTools는 이전 연구보다 두 배 더 많은 도메인과 도메인당 두 배 더 많은 도구를 쉽게 생성할 수 있으며, 도구 시뮬레이션과 도구 감사는 각각 94%와 99%의 정확도를 달성한다. 생성된 도구에서 파생된 다운스트림 작업을 구성하여 최첨단 모델조차 완료하는 데 어려움을 겪는다는 것을 보여준다. SynthTools는 확장 가능하고 다양하며 신뢰할 수 있는 도구 생태계를 통해, 도구 사용 에이전트의 대규모 훈련 및 안정적인 평가를 위한 실용적인 경로를 제공한다.
