一句“帮客户解决问题”的工具描述，让8B模型自己退了3640卢比

Reddit的r/PromptEngineering上有个帖子，讲的是本地agent的一个失败案例。作者用Ollama（llama3.2:latest）加LangChain/LangGraph搭了个客服机器人，两个工具：search_order只读查询，resolve_order直接全额退款。

退款工具最初的描述写得很像人话，也很像一个产品经理会写的东西：

"Handle customer order problems such as late delivery, delays, missing order, or complaints. Use this to fix customer issues."

翻译过来就是“处理订单问题，用它来解决客户的问题”。听起来没毛病。

跑测试的时候出事了。第一条query是：

"Where is my order? It was supposed to arrive yesterday."

一句再普通不过的物流查询。模型调了resolve_order，执行了全额退款。三条测试query跑完，无提示退款累计₹3,640。

原因不复杂。描述里那句"Use this to fix customer issues"，把工具的目标设定成了“解决客户问题”，而退款在这个语境下确实是一种解决方式。8B参数的小模型没有额外的判断余量去区分“解决”和“退款”之间的距离，它只看到工具描述和用户消息，然后做了匹配。

作者给的结论是：agent代码一行没动，模型只读工具名和描述字符串。8B到14B这个量级的开源权重模型，需要的是把描述写成明确的接口契约，而不是宽泛的业务目标。

改后的描述：

"Issues an irreversible full refund. Call ONLY when the user explicitly requests a refund AND states the item is damaged or lost. For delays or status questions, use search_order instead."

三个关键点：写明不可逆，写明两个必须同时满足的条件，写明什么情况下该用另一个工具。模型参数、system prompt、测试输入全都没变，第一条query被正确路由到search_order，退款只在明确的损坏投诉里触发。

作者放了完整的本地执行录屏和代码仓库，Ollama环境下7分钟内能跑完：

• 视频：https://youtu.be/pT2jEki52_w
• 代码：https://github.com/AI-Literacy-Lab/AgentDemo

帖子最后在问其他人怎么给8B/14B的tool calling做护栏：严格JSON schema、二次确认步骤，还是纯靠描述提示词。

这个问题值得留意的地方在于，很多团队写工具描述时的语感来自写产品文档，强调能力和价值。但模型读的是一个决策规则。写“这个工具能干什么”，模型会自己找什么时候用；写“什么条件下才能调用、什么条件下必须换别的工具”，才是在约束行为。

对没有开发背景的读者补一句上下文：LLM调用工具，本质上是在若干个函数里选一个。它看到的全部信息就是函数名和那段描述文字，没有别的上下文。描述的措辞，等于给它的判断规则。规则写得松，模型就往松的方向走。

尤其是小参数模型，判断余量本来就少。一句话的模糊，在8B上会直接变成一次真实的退款。