工具调用参数校验失败后怎样安全重试

工具调用参数校验失败时，最安全的处理不是把原请求整段重放，而是把“解析失败、业务不满足、工具已执行”分成三种状态。先在应用侧校验模型生成的 JSON，再把带有 tool_call_id 的错误结果交回模型，让它只修正参数；真正可能修改订单、发送消息或写入数据的工具，还要用幂等键和有限重试保护。

官方地址：https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling

为什么一次参数校验失败不能直接重放工具

模型生成的参数有两类问题。第一类是 JSON 无法解析、字段缺失、类型不对或出现额外字段；第二类是 JSON 合法，但业务上不能执行，例如退款金额超过可退余额、收件人为空，或者同一个请求已经被处理。前一类适合让模型修正，后一类要把明确原因交给模型或转人工，不能靠多试几次碰运气。

尤其要注意“工具有没有真正执行”。如果服务端已经调用了扣款、发信或写库接口，再因为响应解析失败而重放整个 assistant 消息，就可能产生重复副作用。重试的对象应该是参数修正或查询型工具；写操作必须由幂等键决定是否允许再次落地。

先把校验放在副作用之前

工具定义可以启用严格 Schema。官方文档建议严格模式下对象设置 additionalProperties: false，并把字段列入 required；可选字段可以用包含 null 的类型表达。它能减少“字段名写错”这类错误，但库存、权限、金额和状态机仍然属于应用规则。

from json import JSONDecodeError

def validate_tool_call(tool_call, schema_validator):
    # 只解析和校验参数，不在这个函数里执行真实工具。
    try:
        arguments = json.loads(tool_call.function.arguments)
    except JSONDecodeError as exc:
        return None, {"kind": "invalid_json", "message": str(exc)}

    # Schema 校验拦截缺字段、类型错误和未声明字段。
    errors = list(schema_validator.iter_errors(arguments))
    if errors:
        return None, {"kind": "schema_error", "message": errors[0].message}

    # 业务校验只读数据；通过后才允许进入副作用工具。
    if arguments["amount"] 

这段代码的关键是返回结构化错误，而不是在校验函数里偷偷调用工具。生产实现还应给写操作生成请求级幂等键，例如由业务订单号和动作类型组成，并在真正写入前检查该键是否已经成功消费。

用工具错误结果让模型修正，而不是重放副作用

校验失败后，应用应该保留原 assistant 工具调用，并使用同一个调用 ID 发送工具角色消息。消息里说明错误类型、缺失字段和可修正范围，不要把数据库内部堆栈、密钥或完整隐私数据直接暴露给模型。模型收到反馈后可以生成新的工具调用；应用仍要重新解析、重新校验，不能因为“这是第二次”就跳过检查。

def tool_error_message(tool_call, error, attempt):
    # 将错误限制在可修正信息，避免泄露内部实现细节。
    payload = {
        "ok": False,
        "error_type": error["kind"],
        "message": error["message"],
        "retryable": error["kind"] in {"invalid_json", "schema_error"},
        "attempt": attempt,
    }
    return {
        "role": "tool",
        "tool_call_id": tool_call.id,  # 必须对应这一次工具调用。
        "content": json.dumps(payload, ensure_ascii=False),
    }

对“参数字段缺失”可以允许模型修正；对“权限不足、余额不足、资源不存在”通常只反馈一次并停止自动重试。若业务工具已经成功执行，后续模型回合只能读取执行凭证，不能再次提交同一写操作。

strict Schema 和业务校验怎么分工

可以把 strict 看成输入形状的护栏，而不是安全授权。OpenAI 的工具调用流程仍要求应用接收调用、执行自己的代码，再把工具输出发回模型；因此，最终执行权必须留在服务端。

上线时的重试边界要写死

建议为一次用户请求设置很小的参数修正预算，例如最多两次。预算耗尽后记录原始参数和最后错误，让用户补充信息或进入人工队列。日志至少包含 request_id、tool_call_id、error_type、attempt、idempotency_key、validated_at 和 executed_at。只要看到同一幂等键出现两次成功执行，就应立即按业务预案止损，而不是继续增加重试次数。

常见问题

开启 strict 后还需要 JSON Schema 校验吗？

需要。strict 主要约束模型生成的参数形状，业务范围、权限和资源状态仍必须由应用检查。

校验失败要不要重新请求模型？

可以，但应把错误作为对应 tool_call_id 的工具结果回传，并限制次数；不要重放已经产生副作用的工具调用。

查询工具和写入工具的重试策略一样吗？

不一样。查询通常可在超时后有限重试，写入必须先确认幂等键、执行状态和服务端凭证。