问题不在模型，在工具说明书
很多人抱怨「我的 Agent 老乱调工具、参数瞎填」，第一反应是模型不够聪明。但拆开日志看，真相往往是：工具的 JSON Schema 写得太烂。模型决定调哪个函数、填什么参数，依据的就是你给它的那段描述。你把 city 参数写成一个字符串，不写枚举、不写单位、不写默认值，它当然会把「北京」写成「beijing」、把温度单位填成「摄氏度」——它只能猜。
好 Schema 的三个零件
OpenAI、Anthropic、国产模型的 function calling 都基于 JSON Schema，写好一个工具描述要三样东西：
第一，description 写成「合同」而不是「标题」。别写「查询天气」，要写「根据城市名和日期查询天气预报，返回温度与降水概率；city 必须是中文城市名，date 格式为 YYYY-MM-DD，不填默认今天」。模型是照着这段文字做决策的，越具体越不容易跑偏。
第二，枚举和约束写死：city 用 enum 限定常见城市，unit 限定 ["celsius", "fahrenheit"]，数值参数加 minimum/maximum。约束越死，自由发挥空间越小，幻觉越少。
第三，必填与可选分清：required 字段只放真正必填的，可选字段给 example。一次工具调用失败，七成是必填参数没传或传错类型。
| 反例 | 正例 |
|---|---|
| city: 城市名 | city: 中文城市名，如「北京」，枚举限定 |
| date: 日期 | date: YYYY-MM-DD，缺省今天 |
| 不说明返回值 | 写明返回温度(℃)、降水概率(%) |
三个落地补丁
第一，加一层参数校验与重试：工具执行前用 Pydantic 校验参数，失败就把错误信息回喂给模型让它自己修正，比直接报错断掉友好得多。第二，一个工具只干一件事：别写 do_everything(action, params) 这种万能函数，拆成 search_order、refund_order、create_order，模型选错工具的概率直线下降。第三，本地小模型也能调工具：Qwen2.5、GLM-4 这类开源模型都原生支持 function calling，Ollama 跑本地模型时在 API 里传 tools 字段即可，不必迷信云端大模型。
收束
工具调用不是模型单方面的事，是你和模型之间的一次接口约定。Schema 写得像合同，模型就是听话的执行者；写得像口号，它就自由发挥给你看。把 description、枚举、必填这三样做扎实，Agent 的工具调用成功率能肉眼可见地从「经常翻车」提到「基本靠谱」。
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