各位同仁，各位技术爱好者，大家好！ 今天，我将与大家深入探讨一个在大型语言模型（LLM）与外部工具交互领域至关重要的话题——“Tool Response Feedback”（工具响应反馈），以及如何巧妙地设计提示词，引导LLM在工具返回错误时，进行参数的自我修正并重试。在当今的AI应用中，LLM不再仅仅是文本生成器，它们正逐渐成为能够感知、规划并执行复杂任务的智能代理。而与外部工具的集成，正是赋予LLM这种能力的基石。然而，工具执行并非总是一帆风顺，错误在所难免。如何让LLM从错误中学习，进而自我修复，这正是我们今天要解决的核心问题。 一、理解“Tool Response Feedback”：智能代理的感知之眼 在LLM与工具交互的范式中，LLM首先根据用户指令和当前上下文，决定调用哪个工具以及传入哪些参数。这个过程我们称之为“工具调用规划”（Tool Calling Planning）。一旦LLM生成了工具调用指令，例如一个JSON对象或一个函数签名，这个指令会被发送给一个执行器（Executor），由它来实际调用外部API或执行本地代码。 “Tool Response Feedba …
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