大型语言模型 (LLM) 通过分析上下文、利用训练数据中的模式以及根据用户意图优先考虑最可能的解释来处理歧义或多用途工具。当工具的用途不明确时，模型依赖于周围的信息来推断工具应该如何使用。例如，如果用户在句子中提到“使用蝙蝠”，LLM 可能会根据诸如“运动”或“洞穴”等相邻词语来判断“蝙蝠”是指动物还是棒球棒。类似地，对于具有重叠标志的 CLI 命令等软件工具，模型使用语法、参数或用户历史记录来解决歧义。
为了处理多用途工具，LLM 通常通过引用结构化描述或 API 文档将工具的功能映射到特定任务。例如，像 curl 这样的工具可以传输数据、测试 API 或下载文件。如果用户问“如何从 API 获取 JSON 数据？”，模型可能会优先使用 curl 中的 -H "Accept: application/json" 标志，以与任务对齐。模型还会权衡概率——如果一个工具在其训练数据中通常用于特定目的（例如，git 主要用于版本控制），除非存在冲突的上下文，否则它会默认使用该用例。这种方法减少了错误，但需要清晰的用户输入或系统提供的工具元数据来提高准确性。
开发者可以通过提供明确的约束或元数据来增强 LLM 处理歧义工具的能力。例如，如果一个工具的 API 为不同的操作定义了独立的端点（例如，/send-email 与 /schedule-meeting），模型可以更精确地路由请求。此外，使用特定领域的示例对模型进行微调——例如区分 DevOps 中的“管道”与数据工程中的“管道”——有助于其识别小众上下文。然而，限制依然存在：如果用户输入缺乏清晰度（例如，“运行分析器”），模型可能会默认采用通用或统计上常见的解释。为了缓解这种情况，系统可以提示用户进行消歧，或集成验证层以在执行前确认工具的使用。