前言

一个 Agent 的工具调用能力，到底怎么做，才能真正稳定、正确、可控？

场景 → 找 badcase → 定位问题 → 优化策略 → 重新验证

所有 Function Call 的改进，都逃不过这个闭环。

一、为什么 Function Call 需要体系化优化？

真实项目里，一个 Agent 系统的可靠性，70% 卡在工具调用的对错上。 你想让模型更聪明，首先得让它“别犯低级错误”。

Function Call 的准确性主要由 5 大因素决定：

1. Schema 定义质量（函数名、参数名是否无歧义）
2. Prompt 上下文（system 和 user 的语义是否干净）
3. 采样策略（温度过高，Agent 开始乱试）
4. 训练数据与模型能力（本篇不讲，下篇单讲）
5. 运行时防御机制（Retry / Reflection / JSON 校验）

为了让内容更“可落地”，我们使用一个统一示例场景：

假设正在打造一个旅行助手 Agent，拥有六个工具：航班查询、航班预订、酒店查询、酒店预订、天气查询、用户偏好。

接下来所有优化策略，都基于这个六工具案例展开。

二、体系化优化方法

在大模型训练营里，我通常把 Function Call 的优化分成五个方向。

1）动态函数路由（Dynamic Tool Routing）

Agent 最大的问题是：工具太多就更容易犯错。

例如一句话：

“明天北京天气怎么样？”

如果把六个工具全给模型，它完全没意义地看到“航班、酒店、预订”。

这会带来：

• token 压力增大
• 决策空间更大
• 错误概率变高

所以需要一个轻量级意图分类器，在模型出手前就决定工具子集。

示例：

用户说：“查一下明天北京的天气” 动态路由只给模型：

[get_weather]

效果极其显著：少 80% 的工具噪音，错误率直线下降。

在训练营项目里，我们对工具数超过 5 个的 Agent，几乎都强制加路由器。

2）CoT + Plan-Execute：强制让模型“先想后做”

当用户任务复杂：

“帮我订明天从上海到北京的机票，再订个机场附近的酒店。”

如果直接让模型 Function Call，大概率：

• 工具顺序乱
• 参数缺失
• 或者跳步执行

解决方案：

强制模型先输出 Thought 和 Plan，再执行 Action。

模型提前规划：

• Step1 查航班
• Step2 订航班
• Step3 查酒店
• Step4 订酒店

并通过 ReAct 将 API 错误带回，让模型自我纠错。

这套 “Plan → Execute → Observation → 修正” 的闭环， 现在是训练营里所有 Agent 项目的标配。

3）结果校验层（Validation Layer）

这是大多数人遗漏的关键。

无论模型调用工具，还是工具返回数据，都必须：

• 参数校验
• Schema 校验
• 错误重试
• 错误类型判断（401、429、格式错误、参数缺失）

例如：

模型生成：

search_flights(destination="北京", date="明天")

但缺少 origin 校验层立即拒绝，并反馈：

“缺少参数 origin，请补全。”

模型就能自动修正。

再例如 API 返回 temperature=“15 Celsius”（字符串） Schema 要求 number 校验层可做：

• 自动清洗
• 或重试
• 或反馈给模型进行 Reflection

这一层，是“工程稳健性”真正的分水岭。

4）长程记忆 + Prompt 变量注入

多轮对话里，如果没有记忆：

“我想去北京玩几天。”

“帮我查机票。”

模型可能根本不知道出发地、目的地、日期是什么。

训练营的 Agent 框架统一做法：

• 把关键信息写入 memory
• 在 system prompt 中自动注入变量
• 模型每轮都能获得最新状态

例如：

吴师兄当前行程信息:- 出发地: 上海- 目的地: 北京- 出发日期: 2023-10-30

然后模型自然能执行：

search_flights(origin="上海", destination="北京", date="2023-10-30")

记忆 + 注入，是让 Agent 变得“有大脑”的核心手段。

5）日志驱动调优（Log-Driven Optimization）

所有真实项目走到最后，都要落到这一点：

用日志找 badcase，通过聚类分析高发错因，反推 Prompt / Schema / 路由优化。

记录：

• user_query
• tool_chosen
• params
• error_type
• LLM Thought（若有）

例如经过聚类你会发现：

• 30% 的错是日期解析
• 20% 的错是酒店 location 语义不明
• 10% 的错是工具名太相似
• 5% 的错是模型乱输出

这才是“体系化落地”的真正路径。

三、通过 3 个真实 CASE，看优化效果

下面用三个典型 Case，完整串一遍 Agent 优化思路，为了方便读者朋友们更好的理解，我把训练营相关的文档稍微简化一些。

训练营的同学直接结合视频看原文档即可。

CASE 1：动态工具路由，减少 80% 的错误来源

用户输入：

“查一下明天北京的天气。”

传统做法：

• 六个工具全部暴露给模型
• 模型浪费 token
• 功能冲突

改进后：

意图分类器：意图=查天气 工具子集：

[get_weather]

模型直接输出正确调用：

get_weather(city="北京", date="明天")

单点优化，提升的是整体稳定性。

CASE 2：CoT + Plan-Execute，解决复杂任务的可靠性

用户：

“帮我订机票，再订酒店。”

模型先规划（Thought + Plan），再逐步执行。

遇到 API 支付失败：

error: Payment Failed

模型进行 ReAct：

“支付失败，我将尝试备用支付方式。”

这类“自我纠错”，是可控 Agent 的核心。

CASE 3：结果校验层，拦截 90% 的“模型幻觉式参数错误”

模型忘记 origin：

search_flights(destination="北京", date="明天")

校验层卡住：

origin 缺失，请补全

模型重新生成正确调用。

API 返回字段类型不符时：

• 自动清洗
• 或重试
• 或让模型 Reflection 修正

你会惊讶地发现：

一个简单的 SchemaCheck 可以把错误率降低一半。

四、总结：稳不稳，取决于“系统性思维”

很多同学以前做 Agent，总觉得模型不听话、爱乱跑。

但当你真正把 Function Call 的链路拆开：

• Schema
• Prompt
• 路由
• CoT
• 校验
• 日志闭环
• 记忆注入

一个稳健的 Agent 工程体系自然显现出来。

如果面试时能讲到：

“我们在 Agent 中加入了动态路由、Plan-Execute、Schema 校验与日志驱动优化，用来提升工具调用的准确率。”

那面试官一定知道：

这不是看博客学的，这是做过真项目的人。

最后

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