Architektura agentów AI — ReAct, pamięć, planowanie i systemy wieloagentowe · Tool-Augmented LLM — narzędzia, funkcje i środowisko
Obsługa błędów narzędzi i halucynacje nazw funkcji
Tool-Augmented LLM — narzędzia, funkcje i środowisko
Wprowadzenie
Nawet poprawnie zaprojektowany system tool-augmented LLM natrafi na trzy klasy problemów: błędy zewnętrzne (sieć, API rate limit, timeout), błędy po stronie modelu (halucynacje nazw funkcji, złe argumenty, niepotrzebne wywołania) i błędy logiczne (pętle, sprzeczne wywołania). Ta lekcja analizuje strategie defensywnej obsługi każdej klasy błędów, wzorzec self-correction przez feedback loop, klasyfikację halucynacji funkcji i metody ich ograniczania w architekturze systemu.