为了减少工具使用中的幻觉（即系统生成不正确或捏造的输出），开发者应该专注于三种主要技术：输入验证、带有回退机制的错误处理以及针对可信数据源的输出验证。输入验证确保系统仅处理符合预定义标准的要求，从而降低误解无效输入的机会。带有回退的错误处理在工具失败时提供替代路径，防止系统“猜测”不正确的解决方案。输出验证会交叉检查结果与可靠来源，以在不一致性传播之前发现它们。这些方法创建了护栏，使工具交互保持基于现实。
例如，考虑一个使用 API 获取数据的代码生成工具。输入验证可以强制 API 参数在预期范围内（例如，在查询数据库之前检查日期格式）。如果 API 返回错误，回退机制可以使用简化的参数重试或切换到备份服务，而不是发明虚假数据。收到结果后，系统可以根据缓存的响应或历史数据的统计模式验证它们。在使用计算器工具的聊天机器人中，这可能涉及使用不同的库重新运行计算，以在将结果呈现给用户之前确认结果。这些层确保每个步骤都与现实世界的约束对齐。
另一种有效的方法是实施上下文感知处理和状态跟踪。系统应该在交互期间保持对工具能力和限制的意识。例如，使用天气 API 的虚拟助手可以跟踪该服务是否支持特定位置的每小时预报。显式状态管理可防止工具在其预期范围之外使用。开发人员可以通过工具元数据（例如，文档嵌入）和跟踪先前工具交互的会话日志来实现这一点。像 LangChain 这样的框架通过提供内置的工具描述和使用历史来简化这一点。通过将工具使用绑定到可验证的上下文和操作边界，系统可以避免导致产生幻觉输出的推测性或矛盾操作。