待验证50% 置信解决方案精确时间

高质量工具应返回精确行号、上下文和错误定位，支持细粒度操作，并在失败时给出可操作反馈

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/12

首次发现

来源

AI Agent Harness深度解析：智能体框架的核心工程

redditr/learnmachinelearning2026/7/11

相关事实

待验证工具描述的质量直接影响模型的调用准确率71% 相似待验证工具动态召回机制先从大规模工具库中通过向量检索筛选最相关的候选工具，再交由模型最终决策，以缓解工具描述质量参差带来的准确率衰减71% 相似待验证当一轮提示词未通过内部质量检查时，Loop Assist会精确识别需要修改的部分并定位具体的失败条件，而非盲目重跑71% 相似待验证函数调用的可靠性高度依赖于工具描述的质量，清晰的参数说明和使用示例往往比模型本身能力更能决定工具调用成功率70% 相似待验证工具调用准确性测试需关注工具选择准确性、参数提取准确性、工具链编排合理性三个层次，其中参数提取往往最容易出问题69% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/491067

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/491067

MCP

get_claim(id=491067)