Tool call — это просто текст. Его можно модифицировать

Когда LLM вызывает инструмент, это не какой-то магический вызов функции напрямую. Сначала модель генерирует структуру в JSON, примерно такую:

{
  "name": "search_cruises",
  "args": {
    "departure_cities": ["москва"],
    "departure_date_from": "2026-08-10",
    "arrival_date_to": "2026-08-30"
  },
  "type": "tool_call"
}

А уже потом наш код берет name, берет args и выполняет нужный инструмент

И вот между этими двумя шагами можно вклиниться

У меня это всплыло на датах

Было два кейса:

1. Пользователь говорит: “хочу круиз в мае”
Если сейчас сентябрь, то логично искать май следующего года. Но LLM иногда ставила май текущего года - то есть прошедшую дату

2. У gpt-4.1-mini были проблемы с февралем 2026
Она периодически считала, что там 29 дней

В итоге я починил это не промптом, а исправлением аргументов функцией перед вызовом инструмента

1. LLM сгенерировала, что хочет tool call
2. Если это "search_cruises"
- Проверяем даты. Исправляем год, если месяц уже прошел
- Проверяем количество дней в месяце, исправляем
3. Возвращаем исправленный tool call обратно в пайплайн — как будто это и был ответ LLM

Для остального пайплайна это выглядит так, будто модель сама сразу вызвала инструмент с правильными аргументами

Работает безотказно