大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？

工具调用这块确实挺折腾人的，我自己的感受是别指望模型一次就能吐出完全正确的参数，得在中间加一层校验和兜底。比如参数格式不对就直接打回去让它重试，重试两三次还不行就走降级逻辑，别硬撑。另外工具本身的返回也得处理，超时、空结果、报错这些情况都要有明确的反馈给模型，不然它容易瞎编。我现在的做法是把每个工具都包一层，统一处理异常和重试，模型那边只负责决策调哪个，具体执行稳定性交给代码。还有一点挺关键，就是别给模型太多工具，工具一多它就开始乱选，精简到几个核心的反而稳很多。你们有没有试过用结构化输出约束模型？那个对参数准确性帮助挺大的。

这块确实挺头疼的，我目前的做法是把每个工具调用都包一层重试加超时，然后对返回结果做schema校验，不合法就丢回给模型让它重新生成参数。但有个坑是重试次数多了模型会开始瞎编参数，所以还得加个兜底逻辑，连续失败几次就直接走fallback。你们有没有试过用function calling之外的方式，比如让模型输出固定格式的json再自己解析？感觉这样可控性会强一些，但灵活性就差了不少。

工具调用这块确实挺折腾的，我最近也在搞类似的东西。我自己的体会是，光靠prompt里写“请务必正确调用工具”基本没啥用，模型该抽风还是抽风。后来我加了一层参数校验和重试机制，比如调用前先检查必填字段是不是齐了，类型对不对，不对就让它重新生成一次，最多重试两轮。还有个挺管用的办法是给每个工具写特别详细的description，把什么时候该用、什么时候不该用、参数格式长啥样都写清楚，甚至把几个容易混淆的工具做个对比说明。另外我发现在系统提示里固定一个调用格式的模板，比如强制用JSON，然后解析失败就当作错误反馈回去，也能减少不少乱七八糟的情况。不过说实话，有些模型天生就不太擅长多工具切换，换模型有时候比调prompt更立竿见影。你们有没有试过用function calling之外的方式，比如自己解析文本再路由？那个稳定性我感觉反而更可控一点。

这块确实头疼，我现在的做法是给每个工具加一层校验，参数先用schema卡一遍，返回结果也做异常兜底，不然模型偶尔传个空值或者格式不对就直接崩了。另外重试机制也得有，但别无脑重试，区分下是网络抖动还是参数错误，后者重试多少次都没用。还在考虑加个fallback工具链，主工具挂了能自动切备选，你们有试过这种吗？

这块确实挺折腾的，我们之前也是被参数格式搞疯过。后来在工具层加了个参数校验和自动重试，schema不匹配就直接打回去让模型重新生成，成功率能提不少。另外像超时和限流这种也得单独处理，不能跟业务错误混在一起。你们现在主要卡在哪一步，是模型选错工具还是参数填不对？