AI代理，特别是那些调用工具的代理，可能会表现出意外行为，例如由于测试和集成问题而重复收费，而不是固有的LLM缺陷。作者强调，虽然演示通常会展示像GPT-4o或Claude这样的模型成功调用工具，但实际应用面临API错误、陈旧内存和重复状态突变等挑战。OpenAI对工具调用引入严格的模式强制执行，GPT-4o实现了100%的遵守率，这比旧模型有了显著改进，并需要QA策略的转变，以包含对这些结构化输出的回归测试。此外，像Claude这样的模型每轮可能发出多个工具调用，这需要仔细的集成设计，特别是对于非幂等的下游系统，以防止意外的副作用。 AI
影响 凸显了AI代理进行健全的QA和集成测试以防止代价高昂的现实世界故障的关键需求。
排序理由 该项目讨论了AI代理和工具调用的实际问题，重点关注QA和集成，而不是新版本或研究。
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