一种新的 LLM 工具调用方法涉及在分派调用前实现参数契约，以防止错误。该契约充当执行前的验证层，确保即使模型生成了有效的 JSON 对象，它也符合特定的类型、参数和效果约束。此方法旨在捕获潜在问题，如数据类型不正确或意外的破坏性操作，然后再执行它们，从而提高 LLM 驱动的工具交互的安全性和可靠性。 AI
影响 通过引入执行前验证，提高了 LLM 驱动的工具交互的安全性和可靠性。
排序理由 文章描述了一种用于改进 LLM 工具调用安全性的软件开发技术，而不是新的 LLM 版本或核心研究。
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<p>A valid JSON object is not a safe tool call.</p> <p>A free model can emit a well-formed string that still has a wrong type, a missing required field, or an unknown parameter. Execute that call directly and one wrong integer can hit the wrong record. The fix is not a bigger pro…