待验证50% 置信事实精确时间
智能体框架通常将长工具输出保存为文件或向量库，再由模型生成检索查询按需取回片段，这种做法的风险是模型可能检索到不完整、不精确或非权威的片段，甚至完全跳过检索。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/20
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证如果 Tool Search 的检索召回不准，模型可能拿不到正确的工具，工具名称和命名空间描述的语义清晰度会直接影响最终效果。76% 相似待验证如果数据里给了工具就一定会用，模型会习得看到工具就必须用的错误关联73% 相似待验证纯生成式模型容易编造内容，其失败往往无法被察觉；而可追溯的工作流把不确定性暴露出来，供使用者自行判断可信度。73% 相似待验证早期大模型在跨源数据研究任务中容易出现遗漏关键来源、数字混淆或推断链断裂的问题，导致智能体不得不反复补充查询72% 相似待验证当任务在运行、路由连通、调用链最新、无上下文重建耗尽预算、数据源返回真实数据、到数据源的路径也很快等所有检查都通过后，若输出仍然崩坏（推理不一致、反复失败、拒绝正确使用工具），才应怀疑模型本身71% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1073403MCP
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