常见陷阱：Tool 过载

Common Pitfall: Tool Overload

当 LLM 能够访问大量 Server 上的 Tools 时，一些可预见的问题就会出现：

#1）Tool 名称幻觉

模型可能会凭空编造出一个并不存在的 Tool。这种情况通常发生在 Tool 列表很长，或者命名不够清晰的时候。

#2）相似 Tool 之间的混淆

如果一个 Server 暴露了多个职责有重叠的 Tools，模型可能就很难选出正确的那一个。

#3）Tool 集过大导致决策质量下降

一次性展示太多 Tools，会增加 LLM 的认知负担，导致 Tool 选择不一致，或产生不必要的调用。这些问题，本质上都源于 LLM 在面对庞大 Tool 集时的典型行为模式。