封闭世界解析防御LLM智能体的工具幻觉
原文标题：Closed-World Resolution Against Tool Hallucination in LLM Agents
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研究揭示工具增强LLM智能体的结构性盲区：它们会调用不存在的工具并传入无schema声明的参数，而现有工具选择与门控方法均预设调用指向真实工具，无法拒绝幻觉调用。作者给出工具幻觉五类分类H1-H5，提出免训练的封闭世界解析器Resolution Rung，并证明幻觉防御必须先于任何因果门控。在十款托管模型两种调用面上测得322次真实幻觉，模型规模无帮助；扩展至MCP后测得154次幻觉，包括在单注册表上表现干净的前沿模型。
- 问题
- 工具增强LLM智能体会调用不存在的工具、传入无schema声明的参数，现有工具选择与门控方法无法拒绝这类幻觉调用。
- 方法
- 提出工具幻觉五类分类H1-H5，并给出免训练的封闭世界解析器Resolution Rung（注册表成员检查加签名校验），证明幻觉防御必须先于任何因果门控。
- 结果
- 十款托管模型两种调用面测得322次真实幻觉，原始JSON面34次对3次；675B模型与7-8B模型表现相当；扩展MCP后测得154次幻觉。
- 影响
- 指出智能体工具调用链的结构性盲区，提醒工程团队在门控之前先做注册表与签名校验，模型规模无法解决该问题。
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十款模型两调用面测出322次工具幻觉，675B与7-8B表现相当
- •工具增强LLM会调用不存在的工具并传入无schema声明的参数，现有选择与门控方法均预设调用指向真实工具
- •给出工具幻觉五类分类H1-H5，提出免训练封闭世界解析器Resolution Rung
- •证明幻觉防御必须先于任何因果门控
- •十款托管模型两种调用面测得322次真实幻觉，伪造工具调用集中在无约束raw-JSON面（34对3），模型规模无帮助
- •扩展至MCP后测得154次幻觉，包括在单注册表上表现干净的前沿模型
为什么重要：工具幻觉是现有安全门控的结构性盲区，任何依赖工具调用的Agent部署都需在门控之前加一层注册表与签名校验。
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