大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？

这个问题确实挺头疼的，我最近也在搞这块。我的经验是别指望模型一次就能把参数拼对，得在工具层做严格的schema校验，参数不对就直接打回去让模型重试，别硬着头皮往下走。另外超时和重试策略也得配好，有些工具挂了会一直卡在那，拖垮整个链路。还有个坑是工具返回的结果格式不稳定，最好在中间加一层解析和兜底逻辑，不然模型拿到脏数据就开始胡言乱语了。

工具调用这块我现在基本放弃了指望模型一次就调对，太不现实了。我现在的做法是把每个工具的参数校验做得很死，schema 写严格一点，类型不对、必填缺失直接打回去让模型重试，别让它带着脏参数往下跑。另外重试策略也挺关键的，不能无脑重试，得区分是网络抖动还是模型压根理解错了，前者可以retry，后者重试多少次都没用，不如把错误信息塞回去让它重新想。还有个坑是工具返回结果太长，模型容易看花眼，我现在都会做一层截断或者摘要再喂回去。并行调用也要小心，有些工具之间有依赖关系，模型经常不管三七二十一一起发出来，结果后一个依赖前一个的输出就崩了。说到底还是得在工程层面兜底，别全指望prompt能解决。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

工具调用这块确实挺折腾的，我自己的做法是在工具层加一层参数校验和重试，别指望模型每次都吐对的json。另外超时和降级也得设计好，不然一个工具卡住整个agent就废了。最近在试把工具返回结果做结构化校验，不对就让模型重新生成，感觉比单纯重试靠谱些。你们有没有遇到过工具返回成功但实际状态不对的情况？这种最难查了。

我们现在的做法是在工具层加了一层封装，统一做超时控制和重试，不然模型那边一抽风整个流程就卡死了。另外参数校验也很关键，模型经常传一些格式不对的东西过来，提前拦住比让它跑到工具里报错强。你们有没有试过在prompt里把工具描述写得更严格一些？我感觉这块对稳定性影响挺大的，但一直没量化过效果。