在进行了一些更多实验后，我在我的工具中填写了更多的详细信息。我的代理有两个 QueryEngineTool 工具，我发现当代理只包含一个时，一切都能成功运行。这种设置对于其他模型来说效果很好，但只有在 Azure 上才会遇到这个错误。如果我注解掉 top_level_sub_tools 中的任何一个 QueryEngineTool,一切就会按预期工作。这是我的设置：

llm = AzureOpenAI(model=model, deployment=AZURE_DEPLOYMENT_NAME, api_key=API_KEY, azure_endpoint=AZURE_OPENAI_ENDPOINT, api_version=OPENAI_API_VERSION)
    tool_service_context = ServiceContext.from_defaults(
        llm=llm,
        embed_model=embedding_model,
        node_parser=node_parser
    )
.
.
.
# and I'm creating query engine from each vector_index below like:
    filters = None

    if symbol_metadata is not None:
        metadata_filter: dict = {
            "metadata.symbol": symbol_metadata.symbol
        }
        filters = MetadataFilters.from_dict(metadata_filter)

    kwargs = {"similarity_top_k": similarity_top_k, "filters": filters}
    return index.as_query_engine(**kwargs)
.
.
.
    
   query_engine1_tools = [get_query_engine_tool(
        symbol_metadata=None, 
        index=vector_index1, 
        similarity_top_k=similarity_top_k,
        tool_name="name1",
        tool_description="description.")
    ]
    query_engine2_tools = [get_query_engine_tool(
        symbol_metadata=None, 
        index=vector_index2, 
        similarity_top_k=similarity_top_k,
        tool_name="name2",
        tool_description="description")
    ]

    response_synthesizer = get_custom_response_synth(service_context=tool_service_context, symbols=symbols_list)

   engine1 = SubQuestionQueryEngine.from_defaults(
        query_engine_tools=engine1_tools,
        service_context=tool_service_context,
        response_synthesizer=response_synthesizer,
        verbose=True,
        use_async=True 
    )

    engine2 = SubQuestionQueryEngine.from_defaults(
        query_engine_tools=engine2_tools,
        service_context=tool_service_context,
        response_synthesizer=response_synthesizer,
        verbose=True,
        use_async=True 
    )

    top_level_sub_tools = [
        QueryEngineTool(
            query_engine=engine1,
            metadata=ToolMetadata(
                name="engine1",
                description="""some description""".strip())
        ),
        QueryEngineTool(
            query_engine=engine2,
            metadata=ToolMetadata(
                name="engine2",
                description="""\some description here""".strip())
        )
    ]

chat_engine = AzureOpenAI(model=model, deployment=AZURE_DEPLOYMENT_NAME, api_key=API_KEY, azure_endpoint=AZURE_OPENAI_ENDPOINT, api_version=OPENAI_API_VERSION)

tools = top_level_sub_tools + some_function_call_tools

chat_engine = OpenAIAgent.from_tools(
        tools=tools,
        llm=chat_llm,
        chat_history=chat_history,
        verbose=True,
        system_prompt=SYSTEM_MESSAGE_GENERIC.format(curr_date=curr_date)
    )

当使用两个 QueryEngineTool 工具时，与 Azure OpenAI 的 500 model_error 可能是由于超过了该工具描述的最大字符限制(1024个字符)。当将多个 QueryEngineTool 工具组合成一个 QueryPlanTool 时，它们的描述会被拼接在一起，这很容易超过这个限制。
要解决这个问题，您可以将工具描述移动到提示符中，而不是将其包含在工具元数据中。这种方法避免了工具描述的1024个字符限制。
以下是将工具描述移动到提示符的相关代码片段：

from llama_index.core.tools.types import ToolMetadata

introductory_tool_description_prefix = """\
This is a query plan tool that takes in a list of tools and executes a \
query plan over these tools to answer a query. The query plan is a DAG of query nodes.

Given a list of tool names and the query plan schema, you \
can choose to generate a query plan to answer a question.

The tool names and descriptions will be given alongside the query.
"""

# Modify metadata to only include the general query plan instructions
new_metadata = ToolMetadata(
    introductory_tool_description_prefix,
    query_plan_tool.metadata.name,
    query_plan_tool.metadata.fn_schema,
)
query_plan_tool.metadata = new_metadata

# Reconstruct concatenated query engine tool descriptions
tools_description = "\n\n".join(
    [
        f"Tool Name: {tool.metadata.name}\n"
        + f"Tool Description: {tool.metadata.description} "
        for tool in query_engine_tools
    ]
)

# Concatenate tool descriptions and query
query_planned_query = f"{tools_description}\n\nQuery: {query}"

response = agent.query(query_planned_query)
response

此解决方案确保工具描述包含在提示符中，避免了字符限制问题 1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/agent/openai_agent_lengthy_tools.ipynb)。
如果您需要进一步的帮助，@logan-markewich 可以提供额外的指导。

• 要继续与 Dosu 交谈，请提及 @dosu。*

我认为这与OpenAI目前不稳定有关。对于这种错误，已经内置了重试机制，所以它已经通过了。

@logan-markewich 我也这么认为，或者至少在Azure上遇到了一些问题。但是如果我移除了QueryEngineTool中的任意一个，所有事情都一直正常工作。如果是OpenAI或Azure,我可能会在使用一个查询引擎工具时看到类似的错误，但只有在同时使用这两个工具时才会出现错误。

当我在代理中使用一个QueryEngineTool时，所有11个请求在Azure OpenAI部署中成功。

当我直接使用gpt-3.5与两个工具一起在代理中使用时，所有请求都成功：

2024-07-23 11:31:45,281 - INFO - HTTP Request: POST https://api.openai.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"

非常奇怪的行为，错误仅限于多个查询引擎工具和Azure OpenAI部署。我还会查看dosubot提到的字符限制，并进行回复。
[编辑] 检查了代理中使用的查询引擎工具的描述大小，总字符数为553。