大规模监督微调数据集 —— 训练 LLM 智能体掌握工具调用能力
248,215 条高质量指令-工具调用样本 · 50 个工具 · 12 大领域 · 5 个智能体平台
兼容 Claude Code、OpenCode、OpenClaw (龙虾)、CoPaw (智舱)、Cline 等主流智能体框架
为给定任务选择正确的工具
传递正确的参数(类型准确、必填字段完整)
编排多步骤工作流(4-6 步串联工具调用处理复杂任务)
处理模糊/不明确的用户请求,将其映射为精确的工具调用
在真实约束条件下操作(紧急情况、有限资源、特定环境)
工具定义和参数 Schema 全部从真实的生产级智能体实现中提取,而非人工编造。这意味着基于此数据集训练的模型产出的工具调用在实际部署时能够真正执行。… See the full description on the dataset page:
https://huggingface.co/datasets/hcnote/agent_tool_call_sft_250k.