研究：Agent 更依赖工具报错通道，静默错误识别率仅 58.8%

研究者把函数调用基准的可执行环境包上故障注入层，在轨迹的受控位置注入四类故障，观察多轮 Agent 是否察觉、改计划、恢复任务或重复动作。来自三个模型家族的六个模型（半数为推理变体）在 24 个多步任务上跑了 1,920 次试验：工具返回显式错误时，91.3% 的试验被当作问题处理；返回看似合理的错误值时只有 58.8%，而在一切正常时报告问题的比例为 26.8%。推理模型并未占优，与同族 instruct 模型相比察觉更少（-9.3 个百分点，p < .001）、更多改变计划（+10.4 个百分点，p < .001），恢复率无差异（p = .512）。由于 Agent 具有随机性，同一任务两次无故障运行只有 63.3% 落在相同状态；以此为基线，只有工具缺失明显降低恢复率（39.9%），超时、schema 漂移和结果损坏都在运行间波动范围内。提示词中要求检查每个结果并未提升识别率。