智能体过度信任工具：量化评估 Agent 对不可靠工具的依赖

英文标题：Agents Trust Tools Too Much: Measuring Reliance on Unreliable Tools

现有对工具调用型智能体（Agent）的评估主要关注其完成任务的能力，通常默认外部工具返回的信息完全可靠。然而在真实生产环境中，工具的调用结果常伴随延迟、错误、噪声甚至欺骗性内容。该研究针对 Agent 对不可靠工具的过度依赖（Over-reliance）问题展开量化测量，揭示了主流智能体在面对工具失效时的脆弱性。这一结论提示开发者在构建 Agent 架构时，必须引入交叉验证与异常容错机制，避免对外部 API 和工具输出的盲目信任。