精简版：
Agent选错工具属于决策意图偏差，依赖自省复盘效果差，需前置管控。
划分工具领域做意图路由，标准化工具信息，注入正负样例收敛选型。
增设调用前校验拦截错误选择，搭配候选工具打分筛选，从源头提升选工具准确率。
详解：
选错工具 = 决策层意图匹配错误，自省Reflection只能事后纠错，实时纠正没用，必须从前置约束+路由+校验解决
工具域拆分 + 领域路由 把工具按业务/能力划分域，先做意图分类，先定大类再选工具，不让模型全局乱选。
工具描述强结构化 每个工具固定：适用场景、禁止场景、必填参数、触发关键词，减少模型自由理解偏差。
3.Few-shot 正负样例约束 Prompt灌入：正确选工具案例 + 选错工具反面案例，强制对齐选择逻辑。
多级筛选召回机制 - 粗召回：匹配关键词/上下文捞出候选工具 - 精排序：按匹配度、上下文优先级打分 - 强过滤：直接剔除不合法、场景不符工具
前置决策校验器（最有效） 在调用执行前加一层规则+轻量判定： - 校验当前任务是否匹配该工具 - 不匹配直接驳回，重新选择 - 拦截错误工具进入React执行流程
上下文状态绑定 绑定对话阶段、任务进度、历史调用记录，避免断章取义。
学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了
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