用LangChain搭Agent时，工具调用总是“幻觉”乱选，怎么调教？

tool描述确实很关键，别只写“查天气”，要写清楚什么时候该用、什么时候不该用，比如“仅当用户明确询问天气状况时调用”。另外提醒带伞这种其实算条件触发，可以考虑拆成两步：先解析意图，再决定调哪个工具。temperature调高反而容易乱选，建议降到0附近试试。

工具描述得写清楚输入输出，光靠few-shot不够。我一般加个路由层先判断意图再分发，能少很多乱调。

工具描述真的太关键了，别只写“查天气”这种模糊的，要把参数格式、触发条件、返回啥都写清楚，模型才能分辨该不该调。temperature调高反而更容易乱选，建议降到0或者0.1试试。另外提醒场景可以在prompt里加个判断步骤，先让模型输出“需要调用哪个工具、参数是什么”，再执行，能拦掉不少幻觉。

工具描述这块确实值得好好抠一抠，我之前也踩过类似的坑。LangChain在选工具的时候其实很依赖你给的name和description做语义匹配，“查天气”和“提醒带伞”在语义空间里离得太近了，模型很容易把带伞这个动作关联到天气上去。我的做法是把tool的description写得更“排他”一点，比如天气工具明确写“仅当用户询问温度、降水、风力等气象信息时调用”，提醒工具就写“用于创建定时通知，不涉及任何信息查询”，边界划清楚会好很多。另外提醒内容变成“带伞”这种无效值，大概率是参数抽取那步没约束好，你可以在tool的args_schema里把content字段描述成“需要包含完整动作和时间信息的自然语言”，再配合Pydantic做校验，不合格就让它重新生成。few-shot我建议别只给正例，故意放一两个“用户说提醒但错误调用了天气”的反例，模型对负样本其实挺敏感的。还有个思路是别让Agent一步到位，先让它输出一个intent判断，再走对应的工具链，多一次LLM调用但稳定性提升很明显。temperature调高反而会让工具选择更随机，这个场景我一般压到0.1以下甚至0。

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工具选择幻觉这事儿我也踩过不少坑，感觉根子还是在tool的描述和命名上。你试试把每个tool的description写成一段小说明书，不光说它能干嘛，还要明确说清什么时候不该用它，比如天气API就加一句“仅当用户明确询问天气状况时调用”。另外提醒类的tool可以把参数schema卡死，比如content字段加个正则或者枚举约束，别让它自由发挥成“带伞”这种半截话。temperature调高其实反而容易让它乱选，我一般会降到0.1到0.3之间，再配合结构化输出强制它先输出thought再输出action。few-shot示例确实有用，但例子要覆盖那些容易混淆的边界case，比如“提醒我带伞”和“明天天气怎么样”放一起对比。还有个歪招是在prompt里加个自检环节，让它选完tool之后自己复述一遍“我选这个是因为用户说了X”，不对就重来。不过最稳的还是加一层轻量规则校验，比如提醒类必须包含时间+动作，不满足就直接打回去让它重新生成。

工具描述真的太关键了，别只写“查天气”，得写清楚什么时候该用、什么时候不该用，比如“仅当用户明确询问天气状况时调用”。temperature调高反而更容易乱选，这步我觉得你方向反了，应该往低调甚至设成0。幻觉选错工具往往是模型没搞清楚意图边界，加个轻量级的意图分类前置步骤会稳很多。另外提醒内容这种参数抽取，可以在tool里加个格式校验，把无效输入直接打回去让它重试。

tool描述真的很关键，别写“查天气”这种模糊的，要写清楚什么时候该用、什么时候不该用。我上次把参数说明写细之后，误调用少了一大半。另外“明天下午”这种相对时间最好在prompt里先让模型转成具体时间再传工具，不然它容易自己脑补。温度调高反而更容易乱选，我一般调到0到0.2之间。

tool描述真的别写太笼统，像“查天气”这种得把触发条件写清楚，比如“仅当用户明确询问温度、降雨、风力时调用”，不然模型看到“带伞”就容易联想过去。另外提醒类工具最好加个参数校验，把时间和内容拆成两个字段，让它没法把“带伞”塞进时间槽里。我之前也遇到过类似情况，后来在prompt里加了一句“先判断意图再选工具，不确定就反问用户”，幻觉少了很多。

工具描述确实得写细点，光写“查天气”太笼统了，得把参数格式、触发场景都塞进去，比如“仅当用户明确问温度或天气时调用”。另外建议在Agent外面套个校验层，拿模型输出的意图跟用户原话做下匹配，对不上就重试或者反问确认，比硬调temperature管用。temperature调高反而更容易乱选，我一般调到0.1左右做工具调用。还有个坑是few-shot例子别放太多，容易让模型死记硬背反而忽略当前上下文。

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工具描述写清楚输入输出格式很关键，再加个参数校验层能挡掉不少乱调。

tool描述确实得写细点，把参数格式和适用场景都塞进去，比调temperature管用多了。

tool描述得写清楚适用场景和边界，再加个前置意图分类小模型过滤一下，基本就不乱调了。