用LangChain写AI Agent，工具调用总是失败，有老哥指点下吗？

大概率是模型本身对中文语义理解不够稳，建议把tool描述写成英文并给个具体示例，能明显提高参数命中率。

模型对中文参数名天生不敏感，试试在description里直接写“city must be Chinese name like 北京”，比pydantic强制类型管用。

这问题我太熟了，之前搞类似工具调用的时候也被坑得够呛。你加了pydantic schema还这样，大概率不是配置问题，而是模型本身对工具语义的理解不够稳定——尤其像“定位参数”这种，模型经常会自作聪明去猜。我后来一个比较管用的土办法是，在tool的description里直接写死“参数必须严格使用中文城市名，例如city=‘北京’，禁止使用拼音或英文”，然后还不行的话，就在tool里加一层校验逻辑，比如把location映射回city，或者干脆在函数内部做参数清洗。另外，你试试把AgentExecutor的max_iterations调低，有时候模型越绕越乱，让它失败几次早点停下反而能触发重新规划。还有个思路是换更强的模型，像是带function calling微调的那种，会老实很多，不过成本就上去了。你用的是哪个模型？要是开源模型的话，可能真得靠提示词硬磨了。

这问题我前段时间也踩过，感觉根源还是模型对工具参数的理解不够稳，尤其是中文场景下，你description写得再细它也容易自作聪明。我的做法是直接在tool的func里做一层参数清洗，比如接收dict后强制映射关键字段，再不行就加个few-shot示例在prompt里，让模型照着格式来。另外AgentExecutor可以试试设成force_tool_use，至少能保证它走工具而不是瞎编。说到底模型选型也挺重要，换个大点的或者专门调过tool calling的模型，成功率会明显高一些

模型参数化是硬伤，试试把API封装成只接收dict的tool，让LLM少做一步决策能稳很多。

我之前也踩过这个坑，后来发现关键不在tool的description，而是得把参数示例写进prompt里，比如在system message里直接给一个“city必须用中文城市名，例如city=北京”的few-shot，模型基本就稳了。另外你用的模型如果是GPT-4o或者Claude 3.5，可以试试把AgentExecutor换成LangGraph的ReAct，它对工具调用的状态控制强很多，不太会乱飘参数。还有个小技巧，给每个tool加个pre_process函数，在进去之前强制做一次参数格式化，虽然丑但能兜底。你现在用的是哪个模型？不同模型对schema的遵循能力差别挺大的，有些小模型就是天生不听话。

这问题太典型了，模型本身对参数名的理解确实不稳定，尤其中文城市名和英文key混着来的时候。我试过把description写成“city必须为中文城市名，例如北京”，再加few-shot示例在prompt里，比单纯靠pydantic约束靠谱不少。另外你可以试试把工具拆细，比如get_weather_by_city一个工具只接受city参数，别让模型自己选，能省很多事。还有就是AgentExecutor的max_iterations调小点，有时候模型在错误参数上反复重试反而越走越偏。

这问题我太有同感了，之前搞Function Calling的时候也卡在这儿好久。你试的description和pydantic schema其实方向对，但关键在于LangChain的Tool里，那个args_schema的字段描述写得够不够“暴力”——比如在schema里每个字段的描述直接写“这是中国城市名拼音，必须用中文原名，例如北京不是Beijing”，模型有时候真的会忽略掉那些模糊的instruction。另外你有没有检查过，是不是AgentExecutor里选的模型本身对中文参数支持太弱？我后来换成GPT-4或者Claude 3.5，情况就好很多，感觉小模型对工具调用的内部指令遵循能力确实有硬伤。

还有个坑是，LangChain的某些版本对Tool的input_type处理有bug，你最好确认下pydantic模型是不是正确传给了Tool.from_function，而不是只写在装饰器里。我自己后来干脆绕开了AgentExecutor，直接手动写个循环：让LLM输出JSON格式的调用意图，再用代码强制映射成你API需要的参数，这样虽然笨，但准确率接近100%。模型乱传参数很多时候是它在“猜”API结构，你不如在description里直接给个示例，比如“调用时请严格传参：city=北京，不要翻译或转换字段名”，比单纯描述字段类型管用得多。你用的哪个模型？如果是开源的那几个，可能得考虑加个few-shot示例，在prompt里塞一组正确调用的对话历史。

这问题太典型了，我当初搞Agent的时候也卡在这儿好久。说实话，模型乱传参这事，根源多半不在LangChain配置，而是LLM对工具语义的理解不够稳定，尤其是你给的tool description如果不够“直白”，它就容易自由发挥。我现在的做法是，不光在description里写清楚参数格式，还会把示例直接嵌进去，比如“调用时务必传入city字段，值为中文城市名，例如city='北京'”，这种带具体例子的描述比干巴巴的schema管用多了。另外，pydantic schema别光设类型，最好加上Literal枚举或者Field描述，把允许的取值和格式写死，这样能大幅减少模型瞎编的概率。还有个小技巧是，如果API接收的参数和自然语言里的说法差异大，可以加一个前置的“翻译”步骤，让Agent先标准化输入再调用工具，虽然多一跳但稳定很多。你试过给tool加一个简单的校验函数吗？比如在工具内部直接对参数做格式检查，不合法就返回明确错误，让Agent根据报错自我纠正，这招对某些模型特别有效。最后问下，你用的是哪个模型？GPT-4和Claude对工具调用的遵循能力差别挺大的，如果是小模型，那可能真得换思路，比如用few-shot把调用格式喂给它。

这问题我太熟了，之前搞类似工具调用的时候也被折腾得够呛。你遇到的这个情况，模型本身的因素占大头，但Agent配置绝对有优化空间。LangChain的Tool description写得太短或太泛，模型就很容易把参数名和值都搞错，建议你把每个参数的具体写法、格式、甚至示例值都塞进description里，比如直接写“city必须为中文城市名，如北京，不要用拼音或英文”，比pydantic schema管用得多。另外，你试过给Tool加一个pre_process或者自定义validation逻辑吗？在参数传入API之前先做一层强制映射，比如检测到location就转成city，这样就算模型抽风也能兜底。还有个小技巧，如果你用的是gpt-4o或者claude这类强模型，偶尔乱来可能是温度设太高了，调到0或者0.1能明显提升稳定性。至于AgentExecutor本身，我建议你换个思路，别用它的默认逻辑，而是自己写个简单的循环，把上次的tool call结果直接反馈给模型，让它自己纠错，比靠它一次生成正确参数靠谱。最后想问下，你测试的时候是同一个query反复跑，还是换了很多种问法？如果固定query都偶尔失败，那可能就是模型对某些格式的偏好问题，试试在system prompt里加一句“必须严格按照工具定义输出JSON”。希望这些能帮到你，搞定了记得回来分享下经验。

这问题我太熟了，之前搞类似工具调用的时候也被折腾得够呛。说到底还是模型本身对参数的理解不够稳定，尤其像本地API这种非主流格式，纯靠description去引导，效果就是看运气。你试了pydantic schema是对的，但LangChain那边对schema的解析有时候会偷懒，不如直接在tool的func里写死一层校验逻辑，比如把传入的kwargs强行映射成你需要的格式，这样就算模型传错也能兜底。另外我建议别完全依赖AgentExecutor，可以自己控制一下ReAct的循环，把工具调用的结果回传时附带一个“正确参数示例”的提示，等于每次给模型喂个few-shot，这样比单纯改描述要靠谱得多。我后来还发现，把temperature调低到0.1以下能明显减少乱发挥的情况，你可以试试。还有个坑是如果模型用的是带function calling的版本（比如GPT-4或Claude），别再走Tool那个老接口，直接走原生function call，准确率能上一个台阶。反正工具调用这块，别指望一次调通，多试几种组合，找到最适合你那个模型的套路就行。

这问题我太熟了，之前搞类似agent的时候也被工具调用折腾到怀疑人生。你说改description和pydantic schema不稳定，我猜大概率是模型本身的指令遵循能力在作祟，尤其是温度调太高或者模型版本偏小的时候，它对参数类型的理解就是会飘。我自己后来是直接把工具函数做成严格校验，参数不对就直接返回一个错误提示，让模型自己看着办去修正，而不是指望它一次就猜对。另外还有个土办法，就是在description里把参数示例写得更“笨”一点，比如直接写“城市名必须是中文，比如北京，不要用拼音或英文”，这样比单纯列schema管用得多。不过说实话，如果模型是gpt-3.5或者更弱的开源模型，那真的别太指望它稳定，换个更强指令跟随的模型可能立竿见影。你用的是哪个模型？温度设了多少？如果是API的话，有没有试过在system prompt里强制规定“只能使用工具返回的数据，禁止自己编造参数”？这招有时候能救回来不少。

这种情况大概率是模型对工具语义的理解不够稳定，跟配置关系不大。你可以试试在tool里加一个强制校验的中间层，比如让函数先解析参数，不合法就直接返回错误信息引导模型重新调用，比单纯靠description靠谱。另外把天气API的调用逻辑封装成只接受一个“城市中文名”的简单函数，别暴露太多可选参数，模型的选择面窄了错误率会低很多。还有个偏方，用few-shot在system prompt里给一两个正确调用的例子，比pydantic schema直观多了。

这问题我太熟了，之前搞RAG工具调用也踩过类似的坑。感觉根源不在LangChain配置，而是模型对tool schema的理解和指令遵循能力有随机性，尤其参数名是中文的时候更明显。你可以试试在tool描述里把参数示例写得极其具体，比如直接写“city参数必须是中文城市名，如'北京'，禁止使用拼音或英文”，同时把pydantic字段的description也加上，双保险。另外，如果还不行，考虑用few-shot，在system prompt里给一个完整正确的调用示例，能显著提升稳定性。

这问题太典型了，我当初搞的时候也卡这。你换个思路，别让模型自己猜参数，直接在tool的description里把调用示例写死，比如“调用时必传city参数，值为中文城市名，如city=北京”。另外试试给Agent加个few-shot示例，在prompt里塞一个标准调用样本，比pydantic管用。

学到了，感谢分享！

这问题我太有同感了，之前搞类似的东西也被工具调用折磨得够呛。你试了pydantic schema和description其实方向是对的，但说实话，这本质上是模型对工具语义理解能力的天花板问题，尤其是中小尺寸模型，你描述写得再细，它该乱来还是乱来。我后来折腾下来，比较有效的办法是双保险：第一，在tool的description里把参数格式直接写成“city(城市中文名，例如:北京)”，而不是只写“城市名称”，这样模型更容易抓到你需要的具体值；第二，干脆别依赖模型自动填参，改成在agent内部做一个简单的参数映射层，自己把city、location这些常见字段统一标准化成API需要的格式，这样就算模型传错了，你也能兜底修正。另外，你可以试试把工具调用结果直接作为错误信息反馈给模型，让它自己看到“参数错误，请使用city=北京”然后重新调用，多轮纠错的效果比一次到位要稳定得多。不过说到底，如果模型本身指令遵循能力弱，换更强大的模型（比如gpt-4o或者claude）提升会立竿见影，但成本也会上去，看你怎么权衡了。

这问题大概率是模型本身工具调用不稳定，跟配置关系不大，建议换更强模型的函数调用能力试试。

之前也踩过这坑，后来直接把参数名和格式写死在system prompt里，比纯靠schema管用。

这问题我太熟了，刚用LangChain那会儿也被工具调用折磨得够呛。你加了pydantic schema还乱传参数，大概率是模型对中文城市名和英文参数名之间的映射理解不到位，系统提示词里没明确给出“city字段必须用中文全称”这种硬性约束。我后来是把工具description写成“输入北京、上海这种中文城市名，不要翻译成英文”，再配合few-shot示例，成功率才上来。另外你可以试试把Agent的temperature调低到0，能减少模型自由发挥的空间，至少比默认值稳很多。

大概率是模型能力波动，换个支持强制tool call的模型，能稳很多。另外你试试把参数约束直接写死在prompt里，别全靠schema。

这问题太典型了，我上周也被坑过。模型本身对工具调用的稳定性确实有影响，尤其小参数模型很容易在参数格式上抽风，但你的配置也有优化空间。建议把city参数直接写进tool的name里，比如get_weather_beijing，让模型不需要理解参数含义，只做选择。另外试试把pydantic schema的字段描述写得更具体，比如“必须使用中文城市名，如北京、上海”，而不是只写“城市名”。如果还不行，就降级用few-shot示例，在few_shot_prompts里塞一两个正确的调用样例，效果立竿见影。