待验证50% 置信事实精确时间

工具描述的质量直接影响模型的调用准确率，描述模糊或参数命名含糊会导致模型频繁传入错误参数

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/2

首次发现

来源

从CRUD开发者到AI智能体：一份务实的进阶学习路线

涉及实体

Function Callingconcept

相关事实

待验证基于模型内部特征的推断方法面临误报与漏报的权衡80% 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74% 相似待验证多个工具语义相近时，模型的工具选择本质上是多分类问题，候选类别越多分类错误率越高72% 相似待验证在 Agentic 场景中，错误来源可能是 prompt 设计缺陷、工具 API 返回格式不符预期、多步推理中的信息损耗或模型领域知识盲区71% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/967357

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/967357

MCP

get_claim(id=967357)