Agent开发中工具调用老是出幻觉，大家是怎么约束的？

1. 我之前也踩过这个坑，后来加了一层JSON Schema校验+解析失败自动重试，把模型输出直接丢给pydantic去验，不合法就带错误信息让它重新生成，体感能压掉七八成幻觉。
2. 但有些场景是真没救，比如它把日期字段补成“2024-02-30”，schema只能查类型查不了业务语义，这种还是得靠下游接口的报错反馈回来再纠偏。
3. 另外你试试把API的字段描述写得更“饥饿”一点，明确说“没有这个字段就别填”，比单纯few-shot管用，GPT-4o对负面指令挺敏感的。

说实话你这问题我太有共鸣了，之前做内部工具调用的时候也被GPT-4o的“脑补”折磨过，后来发现光靠prompt压真的不靠谱。我的经验是必须上硬约束，就是你说的function calling schema强制校验，但别只校验顶层结构，每个嵌套字段的type、enum、required全都要卡死，模型一旦生成不合法的直接丢弃并触发一次带错误信息的重试，让它在下一轮根据报错修正，比单纯few-shot有效得多。另外我还加了个轻量级的自检环节，让模型在输出JSON之前先用自然语言描述一遍它打算怎么填参数，有时候它自己说着说着就发现逻辑矛盾了，这招能砍掉大概一半的幻觉。不过我也遇到过schema太严格导致模型频繁重试最后还是失败的情况，这时候可能就得考虑是不是API设计本身有歧义，比如字段名太抽象或者可选参数过多，模型容易误解。最后想说，换更强模型确实能缓解，但成本会上去，而且我发现Claude和GPT的幻觉模式还不太一样，所以最好还是先在自己这套校验重试机制上多调试几轮，看看能不能达到能接受的准确率再决定要不要升级模型。

schema强校验加自动重试真能压下去大半，我们生产环境就这么干的，剩下那点只能换模型了。

加个JSON schema强校验加自动重试就够用了，别指望模型不犯错，堵住出口才是关键。

工具返回前做一层逻辑校验，错了就让它自己修，比换模型省事多了。

说实话这问题我太有感触了，之前做内部工具调用也是被GPT-4o的“自由发挥”坑惨了。我的经验是few-shot和prompt只能缓解，根治还得靠强约束——当时我直接在工具定义里把每个参数的类型、枚举值、甚至格式都写死，然后用JSON Schema做严格校验，一旦不合规就自动重试一次，并且把错误信息反馈给模型让它重新生成。这么搞之后幻觉率降了很多，但偶尔还是会出幺蛾子，尤其当上下文很长时模型容易“忘掉”之前的约束。我后来还加了个思路，就是不用ReAct那种纯文本生成参数，而是强制走function calling的native格式，虽然偶尔也会编字段，但至少结构是稳的。另外你说换更强模型，我倒觉得未必是终极解法，因为模型越强越容易“自信地编造”，关键还是得有个校验+重试机制兜底，哪怕多花一次调用也比下游解析失败强。不知道你试过把校验错误当成新的observation喂回给模型没有？我试下来比单纯重试效果要好。

我这边用tool calling schema做严格校验之后，幻觉确实少了很多，但偶尔还是会有字段类型对不上或者漏传的情况。后来又加了个重试机制，解析失败就自动把错误信息回喂给模型让它自己修正，基本能兜住大部分问题。其实GPT-4o在复杂工具上还是会犯这种错，换强模型也不能完全根治，关键还是得靠工程手段分层去堵。

之前做类似项目也踩过这个坑，后面直接把所有工具参数定义成严格的JSON Schema，配合function calling让模型输出结构化对象，比让它自由生成文本靠谱得多。另外可以加一层轻量校验，解析失败就自动带错误信息重试一次，很多幻觉其实靠这个能兜住。不过要是业务字段特别多，感觉还是得考虑微调或者换更强的模型，单纯prompt工程确实有天花板。你们现在内部API的参数复杂度大概什么级别，有没有考虑过用中间层把参数映射简化一下？

schema强制校验那步真的别省，我之前也是靠few-shot硬扛，后来直接上JSON Schema校验加一层解析失败自动重试，幻觉率降了不少。不过重试逻辑要设计好，不然模型会反复生成同样的错误。另外可以试试把工具描述写得更死板一点，明确标出哪些字段是必填、哪些是枚举值，别给它发挥空间。GPT-4o其实够用，主要问题往往出在prompt里给了太多隐含自由度。

这事儿我也踩过不少坑，GPT-4o在复杂工具schema下确实会“自由发挥”，尤其当参数嵌套深或者枚举值多的时候。我的做法是两层：第一层，把所有工具定义做成严格的JSON Schema，并且强制用function calling的原生参数校验，别让模型自由生成纯文本JSON，这样至少能卡掉一半格式错误。第二层，在代码里加一个“校验+修正”的小循环，解析失败就自动把错误信息拼回prompt里让模型重新生成，最多重试两次，比单纯靠few-shot稳定得多。另外我怀疑你遇到的“编造字段”可能和工具描述太模糊有关，试试把每个参数的取值范围、默认值、甚至反例都写进描述里，会明显减少幻觉。至于换更强模型，我觉得不是根治方案，除非你的工具数量特别多且关联复杂，否则调优成本和收益不成正比。还有个偏门但有效的招：把容易出错的参数改成枚举类型或者用正则约束输入，让模型没机会乱填。总之别指望一次prompt搞定，搞个轻量级校验层是必须的。

我们团队之前也踩过这个坑，单纯靠prompt约束确实治标不治本。后来是直接上function calling的严格schema，配合一个工具调用前的规则校验层，不合法就自动打回重试，效果立竿见影。不过要注意重试次数设上限，不然模型会陷入死循环。另外感觉换Claude或本地Qwen这类对工具调用更敏感的模型也能缓解，但核心还是得靠工程手段兜底。

说实话这个问题我踩坑踩了很久，最后发现光靠prompt真治标不治本。我现在是强制走function calling的JSON schema，然后把temperature调到0，同时在后端加了一层pydantic校验，解析失败就自动重试一次，但重试的时候会把原始报错信息塞回给模型，让它自己看着改。另外有个小技巧就是给每个API参数加一个默认值，这样模型就算漏填也不至于崩。不过我觉得最关键的还是别让模型自己生成结构，而是把API定义成非常细粒度的工具，比如一个字段一个函数，它就没机会编造了。你用的GPT-4o其实能力够，但ReAct框架的自由度太高，反而容易发散，我后来切成了OpenAI原生的tool calling模式，幻觉少很多。想问问你那些内部API是RESTful的还是GraphQL？如果是后者，嵌套结构更容易被模型瞎补全，我之前就遇到过它自己造出个不存在的子查询字段。