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MCP-Injector研究：工具故障下120B模型容错并不优于20B
arXiv 论文 MCP-Injector 是一款针对 MCP 工具调用路径的协议级故障注入中间件，支持永久、瞬时、间歇三类故障模式。故障模型基于 1,774 个开源 MCP 仓库中 57,240 条 issue 与 PR 记录标定。在 1,350 组实验中，两个 gpt-oss 骨干（20B 与 120B）在故障注入下任务完成分从 8.08 跌至 3.23，120B 的容错率与 20B 无显著差异（p=0.96）。结果显示 OpenAI Agents SDK、LangChain 等框架层的错误处理对容错影响大于模型规模。
当前结论
给做智能体的朋友：这篇测了 MCP 工具挂掉时各家 agent 框架的表现，结论挺反直觉，模型变大不顶用，框架的错误处理才关键。
11 个信源34° AI 热度最后更新 2026/10/23 12:35:51
证据链
11 个信源冲突核查
现有去重数据只说明这些来源讨论同一事件，不代表立场相同。当前没有结构化的支持或反驳证据，不自动推断冲突。