工具调用失败需依次检查：一、函数是否在tool_context.py中注册并标注类型提示；二、是否符合mcp v0.2参数与返回格式规范；三、所选llm是否支持function calling；四、多轮会话中上下文是否丢失；五、返回值是否为标准json结构且含status字段。
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如果您在使用Hermes Agent执行多步骤任务时发现工具调用失败、参数传递异常或函数无法被正确识别，则可能是由于函数注册机制、签名定义或上下文绑定环节存在配置偏差。以下是解决此问题的步骤：
一、检查函数注册与tool_context.py声明一致性
Hermes Agent依赖environments/tool_context.py中显式声明的工具列表来构建可调用函数索引，未在此文件中注册的函数将不会出现在LLM的工具选择池中。该步骤确保Agent运行时具备对目标函数的元信息认知能力。
1、打开项目根目录下的environments/tool_context.py文件。
2、确认目标函数名已作为字符串添加至AVAILABLE_TOOLS列表中。
3、检查该函数是否已在同文件中通过@tool装饰器完成注册，并包含完整docstring描述。
4、验证函数签名中所有参数是否标注了类型提示（如str、int、Optional[dict]），缺失类型提示会导致参数解析失败。
二、校验函数签名与MCP协议兼容性
Hermes Agent采用Model Context Protocol（MCP）标准进行工具描述交换，函数必须满足MCP v0.2规范中对参数结构、必选字段及返回格式的约束，否则LLM无法生成合法的调用请求。
1、确认函数每个参数均具有默认值或明确标记为required=True。
2、检查函数返回值是否为JSON序列化安全类型（如dict、list、str、int、float、bool或None）。
3、若函数内部调用外部API，需确保其超时设置不超过TOOL_TIMEOUT_SECONDS环境变量指定值（默认30秒）。
4、运行hermes validate-tools命令，检测所有注册函数是否通过MCP Schema校验。
三、验证LLM模型对function calling的支持能力
并非所有接入的LLM提供商原生支持function calling机制；Hermes Agent会依据所选模型的能力标识自动启用或降级处理，若模型不支持则转为prompt-based tool selection，导致调用不可靠。
1、执行hermes model list查看当前激活模型及其supports_function_calling字段值。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
2、若值为False，切换至明确标注支持的模型，例如openai/gpt-4o、anthropic/claude-3-5-sonnet或本地部署的llama-3.1-70b-instruct-q8_0（需启用--enable-function-calling标志）。
3、在~/.hermes/config.yaml中为当前模型手动添加capabilities: [function_calling]条目。
4、重启Agent进程使配置生效。
四、调试函数调用执行链中的上下文丢失问题
当函数调用发生在多轮会话或跨平台消息流转中时，原始用户意图上下文可能因session隔离策略被截断，导致函数接收空参或错误参数。
1、启用执行轨迹日志：export HERMES_LOG_LEVEL=DEBUG后重新运行任务。
2、在日志中定位tool_call_request和tool_call_response块，比对输入参数与预期是否一致。
3、检查memory.md中是否存在与当前任务相关的上下文快照，确认session_search是否成功召回关键实体。
4、若使用Telegram或Slack网关，确认消息payload中是否携带session_id且未被中间件清洗。
五、修复函数返回结果无法被LLM正确解析的问题
即使函数成功执行并返回数据，若响应结构不符合Hermes预设的解析契约（如缺少status字段、嵌套过深、含不可见控制字符），LLM将无法将其纳入后续推理链。
1、在函数末尾统一返回标准字典结构：{"status": "success", "data": {...}, "message": "..."}。
2、避免在返回值中直接包含datetime、bytes、numpy.ndarray等非JSON原生类型。
3、对长文本结果启用分块标记："truncated": true并附上next_token用于分页续查。
4、在tools/__init__.py中为该函数配置output_schema，明确定义LLM应提取的字段路径。
