Butterfly Effects in Toolchains: A Comprehensive Analysis of Failed Parameter Filling in LLM Tool-Agent Systems
作者: Qian Xiong, Yuekai Huang, Ziyou Jiang, Zhiyuan Chang, Yujia Zheng, Tianhao Li, Mingyang Li
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2025-07-21
💡 一句话要点
构建LLM工具代理参数失败分类体系，分析输入源与失败模式关联并提出改进建议
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 工具代理 参数填充失败 错误分析 输入扰动
📋 核心要点
- 现有工具代理的有效性受限于参数填充失败，阻碍了LLM完成复杂任务的能力。
- 论文构建参数失败分类体系，分析不同输入源与失败模式的关联性，旨在提升工具代理的可靠性。
- 实验结果表明，参数名称幻觉源于LLM局限性，其他失败模式与输入源相关，并据此提出改进建议。
📝 摘要（中文）
工具代理范式的出现扩展了大型语言模型（LLM）的能力边界，使其能够完成更复杂的任务。然而，由于执行过程中参数失败的问题，这种范式的有效性受到限制。为了探索这种现象并提出相应的建议，本文首先构建了一个参数失败分类体系。我们从主流工具代理的调用链中推导出五个失败类别。然后，我们通过对输入应用15种不同的输入扰动方法，探索了三种不同输入源与失败类别之间的相关性。实验结果表明，参数名称幻觉失败主要源于LLM固有的局限性，而输入源的问题主要导致其他失败模式。为了提高工具代理交互的可靠性和有效性，我们提出了相应的改进建议，包括标准化工具返回格式、改进错误反馈机制以及确保参数一致性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决LLM工具代理系统中普遍存在的参数填充失败问题。现有方法缺乏对失败原因的系统性分析，导致难以有效解决。现有工具代理在处理复杂任务时，容易出现参数错误，降低了任务完成的成功率和效率。这些问题源于LLM本身的局限性以及工具调用链的复杂性。
核心思路：论文的核心思路是通过构建参数失败分类体系，将复杂的失败现象分解为可分析的类别。然后，通过控制变量的方式，分析不同输入源对不同失败类别的影响。基于分析结果，针对性地提出改进建议，从而提高工具代理的可靠性和有效性。这种方法强调了对问题根源的理解，并基于此提出针对性的解决方案。
技术框架：论文的技术框架主要包括三个部分：1) 构建参数失败分类体系，定义了五种失败类别；2) 设计实验，通过对输入进行扰动，分析不同输入源与失败类别之间的相关性；3) 基于实验结果，提出改进建议。整个流程是一个从问题定义、问题分析到解决方案提出的完整闭环。
关键创新：论文的关键创新在于构建了一个全面的参数失败分类体系，并系统地分析了不同输入源对不同失败类别的影响。以往的研究往往关注于提高LLM的整体性能，而忽略了工具代理系统中参数填充失败这一具体问题。通过对失败原因的深入分析，论文为解决这一问题提供了新的思路。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 五种参数失败类别的定义，涵盖了工具代理调用链中的各个环节；2) 15种输入扰动方法的设计，用于模拟不同的输入错误；3) 实验结果的统计分析，用于量化不同输入源对不同失败类别的贡献；4) 基于实验结果提出的改进建议，包括标准化工具返回格式、改进错误反馈机制以及确保参数一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，参数名称幻觉失败主要源于LLM固有的局限性，而输入源的问题主要导致其他失败模式。通过对输入进行扰动，论文量化了不同输入源对不同失败类别的贡献，为改进工具代理系统提供了有力的证据。这些发现有助于开发者更好地理解工具代理的局限性，并针对性地进行改进。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要LLM与外部工具交互的场景，例如智能客服、自动化运维、科学研究等。通过提高工具代理的可靠性和有效性，可以降低人工干预的需求，提高工作效率，并拓展LLM的应用范围。未来，该研究可以进一步推广到更复杂的工具代理系统，并与其他技术相结合，例如强化学习，以实现更智能的工具使用。
📄 摘要（原文）
The emergence of the tool agent paradigm has broadened the capability boundaries of the Large Language Model (LLM), enabling it to complete more complex tasks. However, the effectiveness of this paradigm is limited due to the issue of parameter failure during its execution. To explore this phenomenon and propose corresponding suggestions, we first construct a parameter failure taxonomy in this paper. We derive five failure categories from the invocation chain of a mainstream tool agent. Then, we explore the correlation between three different input sources and failure categories by applying 15 input perturbation methods to the input. Experimental results show that parameter name hallucination failure primarily stems from inherent LLM limitations, while issues with input sources mainly cause other failure patterns. To improve the reliability and effectiveness of tool-agent interactions, we propose corresponding improvement suggestions, including standardizing tool return formats, improving error feedback mechanisms, and ensuring parameter consistency.