工具调用失败常因Schema校验不通过：必填字段缺失或类型不匹配（如字符串传入float字段）会静默拒绝；需检查Pydantic Model类型标注，打印实际输入对比；超时需工具内加timeout或配置retry_policy；兜底响应链需设置fallback_tool并实现无依赖的handle_tool_failure工具。
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确认工具调用失败是否由Schema校验触发
打开你注册工具时定义的Pydantic Model类，检查每个字段是否标注了类型和Field(...)或Field(default=None)。AgentKit在调用前会强制校验输入字典是否完全匹配该Schema，【缺少任一必填字段或类型不匹配都会静默拒绝调用，且不抛出Python异常，只返回空结果】。
在工具函数内部第一行插入print(f"Received input: {input_dict}")，运行一次触发失败的请求，对比打印出的实际参数与Model定义——常见坑是前端传了"threshold": "0.5"（字符串），而Schema要求float。
捕获并重试超时类工具调用
AgentKit默认不内置网络超时控制，若你的工具封装了HTTP请求或数据库查询，需手动加装timeout逻辑。
方法一：用requests.get(url, timeout=8)替代裸调用，捕获requests.exceptions.Timeout后返回结构化错误字典{"error": "timeout", "detail": "API响应超时"}；
自我反思 + 自我批评 + 自我学习 + 自我组织记忆。代理评估自身工作，发现错误并持续改进。
方法二：在AgentKit配置中启用retry_policy，设置max_retries=2和backoff_factor=1.5，但注意这仅对框架层可识别的ToolExecutionError生效，原始网络异常仍需工具内处理。
构建工具调用失败的兜底响应链
第一步：在AgentKit的AgentRunner初始化时，传入fallback_tool="handle_tool_failure"参数；
第二步：定义handle_tool_failure工具，它接收原始失败工具名、输入参数、错误消息三字段，返回自然语言解释（如“查设备状态失败，请稍后重试”）；
第三步：确保该工具本身无外部依赖、无IO操作、执行耗时
