构建LLM Agent的工程师常常犯下关键错误，将工具调用视为标准的API交互。这种方法之所以失败，是因为LLM调用是非确定性的，可能生成错误的参数，并且难以处理错误。主要错误包括：为人类可读性而非模型理解而编写工具模式（schema），在工具执行前忽略输入验证，以及假设模型总是能无歧义地选择正确的工具。 AI
影响 强调了LLM Agent开发中的常见陷阱，敦促工程师在工具集成和错误处理方面采取更稳健的策略。
排序理由 文章讨论了在实现LLM工具调用这一AI技术的实际应用中常见的工程错误。
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<h4><em>Every team that builds an LLM agent eventually hits the same wall. The model calls a tool. Something breaks. Nobody knows why.</em></h4><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*0ijTuZp91MdqnmZfuphSow.png" /><figcaption>Illustration generated usi…