待验证50% 置信事实精确时间
工具描述（Tool Schema）决定了LLM能否在正确场景下选中工具并正确填充参数，是Agent稳定工作的关键工程细节。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/16
首次发现
来源
ReAct模式拆解：手搓AI Agent的实战指南
bilibili枫叶边城2026/10/16
涉及实体
相关事实
已验证工具调用（Function Calling / Tool Use）能力使LLM得以输出结构化的意图指令，由外部执行层捕获并实际操作系统77% 相似待验证Harness 架构（Agent Harness）核心思想是为 LLM 提供脚手架，使其能执行多步骤、跨工具的复杂任务，涵盖上下文管理、工具管理、执行状态管理、上下文压缩及提示词工程等机制77% 相似已验证Tool Use（工具调用）的底层机制是开发者预先定义工具的名称、描述和参数结构（Schema），模型在推理时判断何时调用哪个工具并输出结构化调用指令76% 相似待验证抽象工具桩是由 LLM 生成的假设性函数签名，不指向注册表中任何已存在的具体工具，而是以结构化方式声明任务所需功能的输入、输出与能力。76% 相似待验证工具的描述质量（名称、参数说明）直接影响 LLM 的调用准确率，是实际部署中开发者需要重点打磨的环节76% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1042401API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1042401MCP
get_claim(id=1042401)