最近在折腾一个给内部用的文档问答Agent,用的LangChain + GPT-4o,流程大概是:意图识别→检索→多步推理→生成答案。单步检索效果还行,但一旦涉及到需要多轮工具调用(比如先查库存再算价格折扣),中间就经常出现幻觉或者干脆调用错参数。我试过加few-shot示例,也调低了temperature,还是不稳定。想问问大家,是LangChain本身的编排太重了,还是我应该在prompt工程上再下点功夫?有没有靠谱的实践路线图?谢谢各位大佬。
楼主
2026-08-17
AI Agent用LangChain搭的,多步推理总出错,是不是我姿势不对?
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2楼
2天前
多步工具调用出错,很多时候不是LangChain编排太重,而是模型在中间步骤缺少明确的“状态锚点”。你可以在每步调用后强制输出一个结构化中间结果(比如JSON schema),下一步只基于这个结果推理,减少自由发挥空间。另外建议把工具描述写细,参数示例给全,GPT-4o对工具schema的敏感度比few-shot高得多。LangChain本身没问题,但别把整个链藏太深,拆开单步调试会快很多。
3楼
1天前
多步工具调用出错,很多时候不是LangChain编排的问题,而是模型在中间步骤没拿到足够明确的“状态”。可以试试把每一步的工具返回结果显式塞回prompt里,别让它自己脑补上下文。另外few-shot示例最好覆盖那种“参数依赖上一步结果”的场景,普通示例帮助不大。调低temperature治标不治本,关键还是拆步骤、加中间校验,每步输出都做个schema检查再往下走。