用LangChain写Agent做多步任务，总是卡在工具调用上，求指点

这种工具参数串场的问题太典型了，我刚开始用LangChain时也经常被搞疯。后来发现除了调temperature，给每个工具的参数加明确约束（比如“城市名只能填中文城市名，人数必须是整数”）能明显减少混淆。另外连续调用后卡死，可以试试把ReAct的循环改成更轻量的plan-and-execute模式，或者给中间步骤加个简单的校验逻辑，让模型输出不符合格式时就重试一次。你用的具体是哪个模型？不同模型对工具调用的稳定性差挺多的。

这种情况我也遇到过，后来发现温度设到0.1以下能减少参数乱填的问题。另外你可以试试给工具描述写得更细，比如“城市名是字符串，人数必须是整数”这种，模型会老实很多。如果还是经常断，可以改用LangGraph的state graph来编排步骤，比纯prompt稳定，调试也方便。

我之前搞LangChain的Agent也遇到过类似的坑，尤其是工具参数混用那个，真的挺头疼的。我后来发现其实不光是temperature的问题，更核心的是LLM对工具描述的理解精度不够，特别是当工具返回结果比较模糊时，它会自己脑补参数。我的做法是给每个工具的函数签名写得更“啰嗦”一点，比如在description里把每个字段的别名、常见错误都列出来，甚至举几个反例，效果比单纯调温度要好。另外连续调用中断那个，我猜可能是工具返回的格式跟LangChain预期的不匹配，比如有时候API返回了空字符串或者非JSON内容，模型就直接摆烂了。我后来在工具里加了严格的错误处理和返回格式校验，强制让输出永远是结构化的dict，哪怕报错也返回明确字段，这样Agent至少不会卡死。至于框架，你可以试试LangGraph或者CrewAI，它们对多步骤流控的支持更成熟，不像LangChain的Agent那么依赖模型自己去规划。不过说到底，prompt工程还是得先硬调一轮，把工具描述的边界条件写透，再考虑上框架优化。你试过把工具调用的中间结果用Chain of Thought显式打印出来观察吗？我觉得定位问题会快很多。