大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？

重试加校验兜底最实在，别指望模型每次都乖乖调对。

我也被这个问题折腾过，最坑的是模型有时候参数格式对但语义完全跑偏，校验能过但结果不对。后来在工具层加了一层轻量级的schema校验加结果合理性检查，能拦掉不少低级错误。另外重试策略别用固定间隔，指数退避配合幂等设计会稳很多，不然重复调用容易把下游搞崩。你们现在主要卡在解析失败还是工具执行超时这块？

这块确实挺头疼的，我自己的做法是把工具调用包一层重试加超时，参数校验放在模型输出之后先过一遍schema，不合法就直接打回去让它重新生成。另外工具返回的结果最好也做一下格式兜底，不然模型拿到脏数据容易开始胡编。最近在试把常用工具的结果缓存起来，简单查询就不每次都打接口了，稳定性提升还挺明显的。你们那边主要是哪类工具最容易出问题？

工具调用这块确实头疼，我们之前也踩过不少坑。后来在prompt里把每个工具的入参格式写死，再加一层参数校验，schema不对就直接打回去重试，成功率能提不少。另外超时和重试策略也得配好，不然一个工具卡住整个链路就崩了。你们现在主要是什么场景下不稳定，是模型生成参数的问题还是工具本身接口的问题？

我也被这事儿折磨过，最坑的就是参数格式老对不上，模型偶尔给你编个字段名。后来我加了一层参数校验和自动重试，失败时把错误信息塞回上下文让模型自己修，成功率能涨不少。还有个土办法是给每个工具写个超时兜底，别让一个卡住的调用把整条链拖死。你们有没有试过用schema约束做前置检查？感觉比事后补救省心多了。

工具调用这块确实挺让人头疼的，我自己的感受是别指望模型一次就能把参数拼对，尤其是嵌套结构或者枚举值多的时候，翻车概率特别高。我们现在做法是在prompt里把每个工具的参数schema写得更死一点，能枚举就枚举，别给它自由发挥的空间，然后加一层参数校验，格式不对直接打回去让它重试，而不是硬着头皮往下走。另外重试机制也得有讲究，不是简单retry三次就完事，得区分是网络超时还是模型生成错了，前者可以自动重试，后者最好把错误信息喂回去让它自己修正。还有一个坑是工具返回结果太长的时候，模型容易忽略关键字段，我们现在会做一层结果裁剪或者摘要再塞回上下文。说到底稳定性不是靠模型变聪明，而是靠外面这套工程兜底，把不确定性尽量收敛掉。你们有没有试过用function calling之外的方式，比如让模型先输出一个中间状态再解析？

工具调用这块确实容易翻车，我的经验是别指望模型一次就调对，得在prompt里把参数格式和边界情况写死，再加一层JSON schema校验兜底。另外重试机制也很关键，但别傻重试，要区分是网络超时还是模型返回格式错，后者重试基本没用。我最近在试把工具拆细一点，每个工具只干一件事，成功率明显上来了。