用决策模型选择工具或技能：Choice 负责排序，Noul 允许弃选

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article · zh · 知识截至 2026-09-21 · 更改于 2026-09-23, 修订 2 · reviewed (已记录审阅 2026-09-23)

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为什么针对候选工具的 Choice 回答的是相对问题（哪个候选最合适），而每个候选的 Noul 回答的是绝对问题（这一轮究竟是否需要工具）；以及 TypeSafe 的技能建议指南如何在包含 182 个技能的目录上结合两者：一次请求为全部候选排序，第二次读取前三名，并可拒绝全部候选。

是什么

拥有许多工具或技能的智能体，必须在每一轮判断是否有适用项，以及该选哪一项。TypeSafe 的技能建议指南针对 Nous Research 的 Hermes 目录中的 182 个技能，通过两次请求完成此事：第一次用一个 Choice 为所有技能排序（其 255 个选项的上限限制了每个问题可容纳的目录规模），并用 Noul 询问这一轮是否需要任何技能；第二次读取前三个候选的完整描述，也可以拒绝全部候选。只有胜出者的名称会进入智能体的系统提示。

为什么重要

这两种问题类型回答不同的问题。文档的失效模式页面直接说明：Choice 是相对判断，决定哪个选项更合适；每个 Noul 则是绝对判断，所有选项的值都可能很低。单独使用 Choice 总会选出一个胜出者，即使没有合适项；单独使用一组 Noul 则可能表示多个选项都合适，却不给出顺序。工具选择需要两者：排序，以及允许什么都不选。

如何应用

将目录作为状态提供，每个候选附上简短且容易区分的描述，并对候选键提出一个 Choice；即使另有 Noul 询问是否需要工具，也保留显式的“无”选项，以便比较两个信号。
将弃选问题设为 Noul，让肯定读法自然成立（“这一轮需要一个工具”），并独立于 Choice 的置信度选择阈值；不同类型之间不能直接套用阈值。
在短名单阶段，只发送排名靠前的候选及其完整文档；第一阶段的描述必须简短，因为它们共用一个状态预算。
在代码中做最终决定：按 Choice 概率排序，要求 Noul 超过自身阈值；任何一项未满足时，就回退到不使用工具。
记录哪些候选进入短名单及其原因，让目录中缺失的工具表现为反复出现的“无”答案。

常见陷阱

相互重叠的描述会产生平坦的分布和低置信度，看起来像是当前轮次有歧义，实际却是目录有歧义；应先修正描述。候选名称不会以键的形式发送给模型，因此含义必须写在描述中。超过 255 项的目录需要层级结构或第一阶段过滤器；供应商的层级分类指南通过对 Choice 概率进行束搜索处理这一问题。

范围与依据

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来源

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