LangChain 社群回報 ChatOllama 漏傳工具名稱，平行呼叫結果可能失去來源標記

LangChain 社群於 10 月 6 日回報，langchain-ollama 的 ChatOllama 在轉送工具結果時，可能保留數值卻遺失工具身分。回報環境包含 langchain-ollama 1.1.0、Ollama Python SDK 0.6.3 與 Ollama 0.35.1；作者指出，Gemma 4 的提示渲染會因此把來源標成 unknown。公開案例

重現程式以模擬 HTTP 傳輸攔截請求，建立溫度與濕度兩次工具呼叫，再送入帶有名稱及呼叫識別碼的結果。攔截到的工具訊息只剩角色與內容。作者分析，轉換層依賴的識別碼欄位未被 SDK 訊息結構保留，而它支援的 tool_name 又未填入；另附渲染對照，顯示補上名稱後可恢復來源標記。這證明案例中的序列化落差，尚不能量化真實代理的答錯率。重現與分析

兩套介面的語意差異是關鍵。LangChain 文件說明，ToolMessage.tool_call_id 用來連結呼叫與回覆，特別適用於平行工具呼叫；Ollama 官方範例則在回傳結果時明確填入 tool_name，單次、平行及多輪代理流程皆如此。工程上的推論是：框架內部配對正確，仍須確認轉成供應端格式後，模型能取得相同資訊。LangChain 訊息定義、Ollama 工具呼叫文件

對本地代理而言，若不同工具都回傳短數字或相似文字，來源標記缺失可能增加模型判讀的歧義。建議開發者檢查實際送出的請求，並用多工具案例驗證結果歸屬。作者提出從訊息名稱填入欄位、缺名時再依識別碼查找先前呼叫的方向；截至查核，議題仍開啟且未連結修補。後續應觀察維護者確認、回歸測試與版本發布，不能將此案例視為所有模型皆受影響。議題狀態