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工具调用智能体可靠性基准数据集验证门重试 面向工具调用型AI智能体可靠性研究的合成基准数据集，研究预执行验证门与有限重试机制如何改变智能体任务完成率、无效动作率与调用成本。包含120张合成工单、1440个模拟回合（4种策略×3种工具故障率）与本地大语言模型试点实验（qwen2.5:3b）。实验结果显示：10%工具故障率下基线策略完成率仅30.0%，验证门加重试组合达97.5%；大模型试点中无防护时8张工单完成5张，加防护后8张全部完成。附结果明细、策略汇总、实验元数据与README共8个文件。适用于智能体工程、工具调用可靠性评估、防护机制设计与大模型应用研究。数据许可：CC0公共领域。 立即下载

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