大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？

这个坑我也踩过，说实话工具调用稳定性真不是靠调prompt能解决的。我现在的做法是给每个工具加一层参数校验和重试机制，模型输出的参数经常格式对但语义离谱，比如时间戳传了个未来日期，这种光靠schema校验拦不住。另外工具本身要设计成幂等的，不然重试一次可能就重复下单或者重复发消息了。还有个容易被忽略的点是超时控制，有些工具卡住之后整个agent循环就挂那了，我现在会强制给每个调用设个deadline，超时就返回一个明确的错误让模型自己决定下一步。至于并行调用，除非工具之间完全独立，否则我基本不并行，状态冲突排查起来太痛苦。感觉这块目前没啥银弹，更多是靠工程兜底加上对工具边界的严格约束。

这问题太真实了，我也被工具调用坑过好多次。我的做法是给每个工具加一层参数校验和重试，schema 不对就直接打回让模型重新生成，别硬着头皮往下走。另外超时和幂等也得考虑，尤其是写操作，重试前一定得确认上一次到底成没成，不然数据就乱了。你们现在是卡在参数解析这步，还是调用完返回结果不稳定？

工具调用这块我也头疼，后来加了重试和参数校验才稳一点，但复杂场景还是容易翻车。

工具调用这块我也踩过不少坑，加个重试和超时兜底能救回来大半。

工具调用这块我也踩过不少坑，最头疼的是模型有时候参数格式对但语义完全跑偏，结果工具返回一堆脏数据。后来在prompt里加了几个few-shot示例，并且对关键参数做了一层校验，稳定性好了不少。另外重试机制也得配合幂等设计，不然重复调用会出问题。你们现在是用框架自带的工具调用还是自己写解析层？

这块确实挺头疼的，我自己的体感是工具调用出问题，八成不是模型本身不行，而是schema设计得太随意。参数一多、嵌套一深，模型就开始瞎编字段或者漏填。后来我把每个工具的参数都拆得特别细，能枚举就枚举，能必填就必填，稳定性直接上了一个台阶。

另外重试机制也得做，但别傻重试。我一般会区分错误类型，网络超时这种可以自动重试，参数校验失败就得把错误信息回传给模型让它自己改。还有个坑是并发调用，多个工具同时跑的时候上下文容易串，最好加个调用ID做隔离。

说实话完全稳定挺难的，我现在会在prompt里明确告诉模型什么情况下不要调用工具，反而比让它硬调效果好。你们有没有试过用更小的模型专门做工具路由？我最近在琢磨这个方向，感觉比让一个大模型啥都干要靠谱些。