06. 工具结果应该怎样回填给模型

模型生成 pwd 时，并不知道命令会返回哪个路径。执行发生在模型外部，模型内部状态不会随本机进程自动更新。

因此工具调用后还需要一次模型请求：

原任务 → 模型提出调用 → 运行时执行 → 回填结果 → 模型继续判断

省略调用记录，模型可能不知道结果对应哪个动作；省略工具结果，模型只能猜测；直接把原始结果展示给用户，则无法让模型组合多项证据或生成约定格式。

回填不是简单追加字符串

结果至少要表达以下字段：

日志可以保留完整字段，发送给模型时再按任务压缩。两者不能共用一段已经删减的字符串，否则调试系统也会失去原始证据。

四种回填方式

100 KB 日志不应默认全部进入上下文。更稳妥的做法是保存原文，回填总行数、错误行、头尾片段和内容引用。模型若需要某一段，再调用带范围参数的读取工具。

截断必须显式

若运行时悄悄截断结果，模型会把不完整数据当作完整数据。结果中应同时提供：

• 原始字节数。
• 已返回字节数。
• 截断位置。
• 是否保留头部或尾部。
• 获取其余内容的方法。

“没有找到错误”与“错误可能位于未返回部分”是两种结论。

并行结果怎样归并

Kimi 第二次请求中，两条 role=tool 消息分别引用 Bash_0 和 Bash_1。运行时可以按调用标识匹配，而不依赖完成时间。

并行工具回填还要保留部分失败。若一个调用成功、一个超时，不能把整批结果表示为单一失败。模型需要看到每个调用的独立状态，才能决定重试哪一个。

我会怎样测量回填策略

让同一工具分别返回 1 KB、100 KB 和 1 MB 文本，对四种策略记录：

结果回填的目标不是尽可能少，也不是尽可能完整，而是在证据完整性、上下文成本和可恢复性之间建立可检查的边界。