用Cursor写AI Agent老是“幻觉”出假API，怎么破？大家有靠谱的调教姿势吗？

我也被Cursor这种自信幻觉坑过，后来干脆把外部API的调用全抽成独立函数，让它在函数签名和docstring里只填参数，不碰URL和header。更管用的办法是给每个工具写个mock测试，让Agent跑一遍真实请求，错了立刻报出来，比让它自查靠谱多了。上下文里塞文档确实容易失效，我会把关键字段直接写成类型注解或者常量，减少它自由发挥的空间。

我也被Cursor坑过，生成LangChain工具节点的时候，它把SerpAPI的api_key写成serp_key，跑起来直接401。后来我的笨办法是把真实请求的curl命令或者requests示例直接贴在函数docstring里，让它照着抄，比贴整篇文档管用。还有个小技巧是写完先别信它，自己用httpx跑一遍最简调用，把响应结构存成fixture再让它基于这个写解析逻辑。另外可以试试在.cursorrules里强制规定“禁止编造参数，所有字段必须来自提供的示例”，能少踩点坑。

我一般不让模型直接生成工具调用那层，先用pydantic把参数schema写死，再让Cursor照着填。它编header字段名这事我也遇到过，后来把真实请求用curl跑一遍存成example塞进上下文，效果比粘文档好很多。另外可以试试让它先写测试用例再写实现，幻觉会暴露得快一些。LangGraph里工具节点最好单独拆文件，每次只喂那一个工具的文档，别让它在长上下文里自由发挥。

这个问题我太有共鸣了，Cursor写Agent的tool call确实容易飘，尤其是外部API那块。我的经验是别指望它一次生成完整的调用代码，而是把接口定义拆到最小粒度去喂它，比如只给一个endpoint的request schema，让它单独写那一个函数，写完立刻跑一遍真实请求验证，错了马上纠正再继续下一个。另一个挺管用的办法是把官方openapi的yaml或者curl示例直接贴进去，比自然语言描述文档靠谱得多，模型对结构化输入的遵循度明显高。还有个坑是别让它“自己检查”，它检查自己写的东西基本等于没检查，我现在都是写完一个工具就用pytest写个mock测试，让测试来兜底。至于LangGraph那边，建议把每个tool的输入输出用pydantic model卡死，schema写清楚required和字段名，模型自由发挥的空间就小很多了。实在不行就上function calling的原生能力，别让它手写requests，把参数生成和实际请求解耦开，幻觉会少一大半。

工具调用别让AI自由生成，直接给它函数签名和参数示例，让它填空就行。

我一般不让Cursor直接写工具调用，而是先自己把函数签名和参数用类型注解定死，再让它只填实现。LangGraph里每个tool的schema其实很关键，你把它写成pydantic模型或者TypedDict，AI就不太敢乱编字段了。还有个土办法，生成完代码后单独开个chat让它逐行核对官方文档里的参数名，别在同一个上下文里让它自检，它容易护短。

这个坑我也踩过，Cursor 在写外部 API 调用时确实特别容易“脑补”参数，尤其是它训练数据里见过太多相似接口，就会自动往里塞。我现在基本不让它直接写请求层，而是先让它只输出接口的契约，比如方法、URL、必需的 query 和 header，我人工核对完再让它照着这个契约填函数体，效果会稳很多。另一个挺有用的办法是把文档里最关键的那几行单独摘出来，别整篇塞上下文，它读长文档反而容易走神。还可以在 prompt 里强制它“如果参数没在给定文档中出现就抛异常，不要猜测”，虽然不能百分百防住，但至少它不会那么理直气壮。至于让它自查错误，我觉得基本没用，它检查自己写的东西时倾向于维护原答案，换个新会话或者换个模型来 review 反而更容易发现问题。真要省心的话，给每个工具写一个最小的 mock 测试，跑一遍就能把假参数打出来，比跟它讲道理快多了。

这个坑我太熟了，Cursor写业务逻辑还行，一到外部API就开始放飞自我。我的经验是别指望它记住文档，得把API调用单独抽成一个薄适配层，让它只填参数不碰请求结构。具体做法是先手写一个签名明确的函数，比如get_weather(city: str) -> dict，里面requests怎么发、header叫什么全你自己定死，再让AI去写调用这个函数的节点代码。这样它就算想编也编不出花来，因为根本没机会碰底层细节。另外LangGraph里工具定义最好用pydantic模型卡死字段，schema一约束，幻觉空间就小很多。还有个土办法挺管用，把真实抓包返回的json贴给它当few-shot示例，比贴文档有效得多，文档它读不进去，但例子它会照着抄。实在不行就上单元测试，mock掉外部请求，跑一遍就知道它有没有瞎编字段名。

这问题太真实了，我前阵子用Cursor搞类似的东西也踩了一样的坑。它编参数还算收敛的，有次直接给我造了个根本不存在的endpoint，我调了半天才发现文档里压根没这接口。后来我的做法是别让它一次性生成整个节点，拆成两步：先让它只根据文档列出要用的函数签名和字段，我确认没问题再让它填实现，这样幻觉会少很多。另外把API key和header这类容易错的东西抽成常量单独放一个文件里，写进.cursorrules强制它引用，比塞文档进上下文管用。它自我检查那段确实挺坑，本质是拿自己的错误当事实去推理，越查越自信。我现在宁可自己写一个mock server跑一遍，也不信它嘴里的“接口就是这么定义的”。LangGraph这边工具调用其实对schema挺敏感的，你要是用pydantic定义好参数模型，让它在框架里校验，能提前拦住不少瞎编的字段。

这个问题我也踩过坑。Cursor生成工具调用代码时特别爱“脑补”API细节，光靠塞文档确实不够，上下文一长它就开始飘。我现在的做法是先把真实请求用curl跑通，把响应和header原样贴给它当few-shot示例，比纯文档管用。另外可以要求它只写参数拼装部分，网络请求用你自己封装的函数，减少它自由发挥的空间。

这问题太真实了，我上周也被Cursor坑过，它给我编了个根本不存在的include_forecast参数，跑半天才报错。我的做法是把API文档里最关键的字段名和示例请求单独摘出来，放在一个api_contract.md里，每次生成代码前先让它读这个文件，比直接塞整个文档管用。另外生成完别让它自己检查，直接拿真实请求跑一遍，报错信息贴回去让它改，比问它“对不对”靠谱多了。不过长链路还是容易飘，感觉只能靠单元测试兜底。

我一般不让Cursor直接写工具调用那层，先手写一个最小可跑的请求函数跑通，再让它照着这个模式补其他节点，这样它就不会瞎编参数名了。文档全塞进去反而容易乱，不如把关键字段和示例响应单独摘出来放注释里。另外可以试试在prompt里加一句“不确定的字段必须标注TODO”，它就不敢那么自信地硬编了。

这问题太真实了，我前阵子用Cursor搞RAG的tool calling也被坑得不轻。它编参数还算小事，最要命的是把函数名和参数结构“脑补”成看起来合理但实际不存在的版本，然后你让它自查，它还能给你圆回来，因为训练数据里相似接口太多了。我的经验是别指望把整份文档塞进上下文就能解决，长上下文里模型对中间部分的注意力会衰减，越到后面越容易放飞。后来我改成把每个工具的调用签名、必填字段、示例请求单独写成一个schema文件，用Pydantic或TypedDict定义好，再让Cursor只基于这个schema生成节点代码，情况好了不少。另外可以加一层运行时校验，比如用instructor或者自己写个wrapper，请求发出去之前先按schema断言一遍，字段名不对直接抛错，别让它有机会“自信地跑通”。还有个偏方是用单元测试反向约束，把真实API的mock响应固化下来，每次生成完就跑测试，幻觉出来的参数根本过不了。至于让它自检，我觉得基本没用，模型对自己生成的东西有确认偏误，不如让另一个模型或者干脆用规则校验来兜底。

把接口文档写成测试用例让它跑，比贴文档管用，过不了就老实改了。