Unverified50% confidenceFactTime unknown
当工具规模扩展到数十上百个时，工具描述之间的语义重叠会导致模型产生选择困惑，工具数量少于10个时模型通常能准确匹配
1
Sources
50%
Confidence
Medium-term (~90 days)
Relevance
7/2/2026
First Seen
Valid until: 9/30/2026
Sources
企业级Deep Research Agent落地指南：架构设计与核心痛点解决方案
bilibiliAI大模型全战
Related Claims
Unverified大模型在单次推理中处理的工具越多，工具选择的准确率往往越低，即工具混淆问题83% similarVerified在ReAct框架中，当工具数量超过20个时，Token消耗和模型的工具选择准确率都会显著下降，这被称为'工具过载'问题79% similarUnverified工具参数描述过于宽泛会导致模型产生幻觉参数，过于严格则限制工具的适用范围与灵活性76% similarUnverified当会话深入到上千条消息、积累 2000 多次工具调用时，一个小的工具调用错误可能导致模型输出质量完全崩溃70% similarUnverified代理化场景对模型的工具调用和长程规划能力要求更高，而这些维度是传统代码生成基准难以充分衡量的69% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/61113API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/61113MCP
get_claim(id=61113)