文章目录前言一、给Agent喂原子API就是给项目判死刑二、给Agent开放能力全行业就三条路三、好Tool的四大铁则少一个都是废品原则一状态优先于动作原则二可预测接口原则三信息压缩原则四安全第一四、从业务到Tool四步就能搞定第一步从业务场景出发不是从API列表出发第二步能力归并聚合成正交的Tool第三步扩展性检验第四步用四大原则校验用场景验证五、三个验证方法一秒测出Tool好坏总结P.S. 无意间发现了一个巨牛的人工智能教程非常通俗易懂对AI感兴趣的朋友强烈推荐去看看传送门https://blog.csdn.net/HHX_01前言现在整个AI圈都在喊Agent是下一代互联网我身边但凡能写两行CRUD的都拍着胸脯说自己在做智能体。但我蹲了十几场技术沙龙发现99%的人都在干同一件蠢事把自己家系统那几十上百个原子API连带着那本写得比新华字典还厚的文档一股脑全塞给大模型然后往椅子上一瘫双手合十等着奇迹发生。结果奇迹没等来bug倒是排着队来。有人做巡检Agent设备跑着跑着直接撞电线杆子上了有人做电商Agent用户付了三次钱一次货都没发有人做运维Agent反手就把生产库给删了。然后大家统一口径大模型太笨了根本不能用。我当时差点把手里的冰美式泼他们脸上。这哪是大模型笨啊这是你把大模型当傻子用啊。你让一个本来该当CEO做战略决策的人去干流水线工人的活一帧一帧数像素一步一步串接口它能给你干好才怪。今天我就跟大家掰扯明白为什么直接把API扔给大模型是死路一条以及真正能落地的Tool设计到底该怎么做。一、给Agent喂原子API就是给项目判死刑我先给大家算一笔小学生都能算明白的账。假设你给大模型塞了50个原子API让它自己串成一个完整的业务流程。每个API调用的成功率是99%这在线上系统里已经算天花板级别了吧那整个流程的成功率是多少0.99的50次方大概60%。什么概念就是你跑三次必有一次失败。要是赶上服务器抽风、网络波动每个API成功率降到95%那30步之后成功率直接跌到21%。比我投简历的通过率还低——我投10份还能有3个面试呢你这Agent跑5次能成1次就烧高香了。这还不是最坑的。最坑的是大模型根本不知道自己错在哪。它每一步都给你返回success结果整个流程就是没跑通。就像你让你家上小学的儿子去买酱油他拿着钱出门转了一圈回来拍着胸脯说“买了”但手里啥也没有。你问他酱油呢他瞪着大眼睛说“我也不知道啊反正我按你说的路线走了”。然后是第二个天坑原始数据直接把大模型的上下文撑爆。我见过最狠的一个哥们把巡检摄像头152帧的原始检测数据直接扔给大模型。每一帧都带bbox坐标、置信度、track_id、速度十几个字段。你知道这有多少token吗大模型看完直接宕机了说“你要不直接把摄像头插我脑子里得了”。本来大模型的上下文就金贵得像黄金你不用来存决策逻辑用来存一堆没用的像素坐标。就像你花几百万买了个100平的房子结果90平都用来堆快递盒子剩下10平住人。你说这房子能住得舒服吗最致命的是第三个坑所有隐式约束全压给大模型。什么是隐式约束就是文档里一个字没写但全公司所有人都知道的规矩。比如“先暂停路线才能接管移动控制”“观测模块没锁定目标拍照就是拍空气”“这两个接口绝对不能同时调”。这些东西人类开发者看一眼系统架构图就懂大模型哪懂啊。它就像个刚从火星来的外星人根本不知道人类社会的潜规则。你女朋友跟你说“随便”你以为真随便结果买了珍珠奶茶她生气了。API也一样文档上只列了route_pause和move_to两个接口没说先后顺序。大模型直接边跑边移结果设备直接撞墙上了。你骂大模型笨大模型还委屈呢你文档没写啊你没说不能边跑边移啊二、给Agent开放能力全行业就三条路既然直接喂API不行那我们该怎么办我翻遍了国内外所有大厂的实践发现目前就三条路没有第四条。第一条路全原子API加更强的prompt。就是死磕prompt今天加三个few-shot示例明天改八遍system prompt后天给大模型磕一个。就像你教你家猫用猫砂教了八百遍它还是往你床上尿。这条路的优点是零适配成本啥也不用改直接就能用。缺点是除了零成本全是缺点。刚才说的三个坑一个都没解决。该撞墙还是撞墙该删库还是删库。只适合那些API幂等、无状态、容错性极高的场景比如查个天气发个短信。第二条路预定义工作流Agent只负责填参数。就是把所有流程都写死一步一步都给它安排得明明白白。大模型只需要在特定的判断点说“是”或“否”。就像你妈给你安排人生从上学考哪个大学到毕业找什么工作再到跟谁结婚生孩子一步都给你算好了。你只要照着做就行不用动脑子。这条路的优点是可靠性最高绝对不会出大错。缺点是灵活性为零。加个新场景对不起重新写工作流吧。就像你妈给你安排了考公务员你说你想当程序员她能跟你断绝关系。只适合那些场景固定、流程稳定、容错要求极低的地方比如工厂产线固定巡检路线。第三条路就是今天的主角高阶有状态Tool加Agent自由编排。什么意思就是你不再给大模型一堆零散的螺丝刀、扳手、锤子而是给它一套组合工具。你不用告诉它先拧螺丝再敲钉子你只要说“把这个柜子装好”它自己就知道该用什么工具该先干什么后干什么。这条路的优点是自由度和可靠性都有。常规任务用预定义工作流跑全新任务用高层Tool让Agent自己组合。缺点是你得花点时间和精力去设计这套好工具。这三条路没有绝对的好坏只有适合不适合。但我敢说未来90%的Agent项目都会走第三条路。因为前两条路要么太笨要么太死。三、好Tool的四大铁则少一个都是废品那到底该怎么设计高阶有状态的Tool我踩了无数坑总结了四个核心原则少一个你的Tool就是个废品。总原则就一句话谁能干谁干别瞎甩锅。确定性的逻辑下沉到Tool不确定性的判断留给Agent安全底线由系统强制执行。就像公司里财务管钱HR管人老板管吹牛各司其职。要是让老板管钱公司三天就破产。原则一状态优先于动作第一个原则也是最重要的原则状态优先于动作。什么意思我给大家举个所有人都懂的例子。你老婆在睡觉你上去就拍她一下说“起来吃饭”她能把你打死。但你先看看她的状态是浅睡还是深睡是刚跟你吵完架还是心情不错再决定要不要叫她。要是她刚把你骂完你还上去拍她那你就是纯纯找死。API也一样。你不能不管它是running还是completed上来就调pause。不然它给你返回个404你都不知道为啥。一个好的Tool所有动作都必须绑定状态迁移。每个动作在每个状态下该返回什么该做什么都必须写得明明白白。比如route.pause()这个动作在idle状态下返回“当前没有运行中的路线”在running状态下返回“暂停成功已释放路线控制权”在completed状态下返回“路线已完成建议清理资源并返回基站”。Agent拿到返回值不用猜直接就知道下一步该干嘛。原则二可预测接口第二个原则可预测接口。就是返回值要写得清清楚楚明明白白别整那些模棱两可的废话。就像你半夜给你朋友发消息说“我出事了”他能急得从床上跳起来。你得说“我钱包丢了在火车站给我转200块打车”。他立马就知道该干嘛了。Agent也一样。你别给它返回个{ “status”: “failed”, “message”: “Something went wrong” }。它哪知道是哪里错了是位置越界了还是传感器坏了还是网络断了四种情况的处理方式完全不同。一个好的返回值必须告诉Agent三件事为什么失败了能不能重试下一步该干嘛比如{ “status”: “rejected”, “reason”: “out_of_safe_zone”, “recoverable”: false, “suggestion”: “skip_target_and_resume_route” }。Agent看完不用动脑子直接跳过目标就行。原则三信息压缩第三个原则信息压缩。就是Tool要把原始数据加工成语义信号再给Agent。绝对不能把原始数据直接扔过边界。就像你看新闻不用看记者写的一万字原稿看标题就行。“某地发生3.2级地震无人员伤亡”你就知道没事了。要是把一万字原稿扔给你你得看一下午。Agent也一样。你别给它152帧带bbox的原始数据你就告诉它“有两个静止目标ID是3和7”。它直接就能做决策了。那些过滤、去重、判断静止时长、排除边缘数据的脏活累活全让Tool内部干了。记住大模型是来当老板的不是来当流水线工人的。你让老板干工人的活他要么给你干砸要么直接辞职。原则四安全第一第四个原则也是绝对不能碰的红线安全第一。安全底线绝对不能依赖大模型自觉。就像你不能把菜刀给三岁小孩然后跟他说“别乱砍人啊”。他转头就能给你把沙发砍了。大模型也一样它有时候会产生幻觉让它往悬崖下飞它真敢飞。所以所有安全检查都必须在Tool内部强制执行。电量不够不让动出了安全区不让走路线没暂停不让移。不管大模型说什么安全规则最大。尤其要避免三种假安全静默修正、静默忽略、静默降级。就是你不能偷偷把不合法的参数改成合法的也不能返回成功但实际没执行更不能用成功的状态掩盖失败。不然大模型以为一切正常结果设备已经炸了。四、从业务到Tool四步就能搞定知道了原则那具体该怎么设计Tool我给大家总结了四步法照着做保证你能设计出好用的Tool。第一步从业务场景出发不是从API列表出发很多人设计Tool上来就打开API文档一个一个包装。这就像你做饭先把所有调料都倒锅里然后再想做什么菜。能好吃才怪。正确的做法是先想你要做什么菜再去拿调料。先把当前和可预见的所有业务场景都摊开看看Agent到底需要什么能力。用语义描述不要涉及具体实现。比如智能巡检设备你要列出来标准巡检需要按路线移动、沿途拍照、检测目标定点核查需要移动到指定位置、锁定目标、多角度拍照告警响应需要中断任务、导航到告警位置、记录现场。把这些能力都列出来你才知道该设计什么Tool。第二步能力归并聚合成正交的Tool然后把所有能力按职责聚类。同一类归一个Tool不同类拆开。什么是正交就是你调电视的音量不会影响频道调频道不会影响音量。要是你调音量频道也跟着变那电视就坏了。比如路线生命周期归RoutePlanner单次移动归MoveController设备全局控制归DeviceControl所有媒体记录归MediaStorage所有目标识别归TargetRecognition。归并的铁律如果两个能力在未来可能被不同的调用方独立控制它们就不该在同一个Tool里。比如告警响应和路线管理未来多设备协同时协调器需要独立控制谁去响应告警所以不能把告警响应塞进RoutePlanner里。第三步扩展性检验设计完了得用未来的场景检验一下。就像你买房子不能只看现在够住得考虑以后生小孩老人来住。要是现在买个一居室以后生个双胞胎你就得睡客厅了。比如你现在设计的Tool未来加个多设备协同巡检的场景需要改吗需要拆散重组吗要是需要说明你粒度有问题。理想状态是新增场景只需要扩展参数或者加少量新Tool不用推翻已有设计。第四步用四大原则校验用场景验证然后用刚才说的四个原则一个一个校验每个Tool。状态机完整吗返回值可预测吗有没有做信息压缩安全门有没有加校验完了再用所有业务场景走一遍。看看能不能跑通中间失败了能不能恢复中断了能不能接续。要是跑不通说明Tool有缺口回去补能力重归并。能闭环才算设计完成。五、三个验证方法一秒测出Tool好坏最后怎么知道你的Tool设计得好不好三个验证方法百试百灵。第一个端到端闭环测试。跑一个完整的工作流从启动到主循环到处理中间失败到收尾上报。重点看中间失败了能不能自动恢复中断了能不能无缝接续。要是失败了就卡死那你的Tool就是个废品。第二个场景切换测试。换一个业务场景比如从标准巡检换成定点核查看看Tool要不要大改。要是需要大改说明Tool里掺了太多业务语义设计不合格。要是只需要换上层编排逻辑那设计就没问题。第三个失败路径完备性测试。随机选一个Tool一个状态一个动作问自己如果这一步失败Agent的下一步是什么要是Agent能直接从返回值里拿到答案不用猜不用查文档那设计合格。要是它还得靠常识推断那你接口设计得太烂了。总结今天跟大家说了这么多核心就一句话做AI Agent别再把原子API扔给大模型了。那不是做Agent那是给大模型找罪受也是给你自己找罪受。正确的做法是设计一套高阶有状态的Tool。让Tool去干那些脏活累活管理状态、压缩信息、校验安全、处理失败。让大模型去干它真正擅长的事做决策、做编排、处理不确定性。只有这样你的Agent才能又聪明又靠谱。不然你就只能天天改bug改到头发都掉光然后骂一句大模型真没用。P.S. 无意间发现了一个巨牛的人工智能教程非常通俗易懂对AI感兴趣的朋友强烈推荐去看看传送门https://blog.csdn.net/HHX_01
2026年AI Agent开发致命误区：直接投喂原子API，99%项目死在这一步
发布时间：2026/5/25 23:11:14
文章目录前言一、给Agent喂原子API就是给项目判死刑二、给Agent开放能力全行业就三条路三、好Tool的四大铁则少一个都是废品原则一状态优先于动作原则二可预测接口原则三信息压缩原则四安全第一四、从业务到Tool四步就能搞定第一步从业务场景出发不是从API列表出发第二步能力归并聚合成正交的Tool第三步扩展性检验第四步用四大原则校验用场景验证五、三个验证方法一秒测出Tool好坏总结P.S. 无意间发现了一个巨牛的人工智能教程非常通俗易懂对AI感兴趣的朋友强烈推荐去看看传送门https://blog.csdn.net/HHX_01前言现在整个AI圈都在喊Agent是下一代互联网我身边但凡能写两行CRUD的都拍着胸脯说自己在做智能体。但我蹲了十几场技术沙龙发现99%的人都在干同一件蠢事把自己家系统那几十上百个原子API连带着那本写得比新华字典还厚的文档一股脑全塞给大模型然后往椅子上一瘫双手合十等着奇迹发生。结果奇迹没等来bug倒是排着队来。有人做巡检Agent设备跑着跑着直接撞电线杆子上了有人做电商Agent用户付了三次钱一次货都没发有人做运维Agent反手就把生产库给删了。然后大家统一口径大模型太笨了根本不能用。我当时差点把手里的冰美式泼他们脸上。这哪是大模型笨啊这是你把大模型当傻子用啊。你让一个本来该当CEO做战略决策的人去干流水线工人的活一帧一帧数像素一步一步串接口它能给你干好才怪。今天我就跟大家掰扯明白为什么直接把API扔给大模型是死路一条以及真正能落地的Tool设计到底该怎么做。一、给Agent喂原子API就是给项目判死刑我先给大家算一笔小学生都能算明白的账。假设你给大模型塞了50个原子API让它自己串成一个完整的业务流程。每个API调用的成功率是99%这在线上系统里已经算天花板级别了吧那整个流程的成功率是多少0.99的50次方大概60%。什么概念就是你跑三次必有一次失败。要是赶上服务器抽风、网络波动每个API成功率降到95%那30步之后成功率直接跌到21%。比我投简历的通过率还低——我投10份还能有3个面试呢你这Agent跑5次能成1次就烧高香了。这还不是最坑的。最坑的是大模型根本不知道自己错在哪。它每一步都给你返回success结果整个流程就是没跑通。就像你让你家上小学的儿子去买酱油他拿着钱出门转了一圈回来拍着胸脯说“买了”但手里啥也没有。你问他酱油呢他瞪着大眼睛说“我也不知道啊反正我按你说的路线走了”。然后是第二个天坑原始数据直接把大模型的上下文撑爆。我见过最狠的一个哥们把巡检摄像头152帧的原始检测数据直接扔给大模型。每一帧都带bbox坐标、置信度、track_id、速度十几个字段。你知道这有多少token吗大模型看完直接宕机了说“你要不直接把摄像头插我脑子里得了”。本来大模型的上下文就金贵得像黄金你不用来存决策逻辑用来存一堆没用的像素坐标。就像你花几百万买了个100平的房子结果90平都用来堆快递盒子剩下10平住人。你说这房子能住得舒服吗最致命的是第三个坑所有隐式约束全压给大模型。什么是隐式约束就是文档里一个字没写但全公司所有人都知道的规矩。比如“先暂停路线才能接管移动控制”“观测模块没锁定目标拍照就是拍空气”“这两个接口绝对不能同时调”。这些东西人类开发者看一眼系统架构图就懂大模型哪懂啊。它就像个刚从火星来的外星人根本不知道人类社会的潜规则。你女朋友跟你说“随便”你以为真随便结果买了珍珠奶茶她生气了。API也一样文档上只列了route_pause和move_to两个接口没说先后顺序。大模型直接边跑边移结果设备直接撞墙上了。你骂大模型笨大模型还委屈呢你文档没写啊你没说不能边跑边移啊二、给Agent开放能力全行业就三条路既然直接喂API不行那我们该怎么办我翻遍了国内外所有大厂的实践发现目前就三条路没有第四条。第一条路全原子API加更强的prompt。就是死磕prompt今天加三个few-shot示例明天改八遍system prompt后天给大模型磕一个。就像你教你家猫用猫砂教了八百遍它还是往你床上尿。这条路的优点是零适配成本啥也不用改直接就能用。缺点是除了零成本全是缺点。刚才说的三个坑一个都没解决。该撞墙还是撞墙该删库还是删库。只适合那些API幂等、无状态、容错性极高的场景比如查个天气发个短信。第二条路预定义工作流Agent只负责填参数。就是把所有流程都写死一步一步都给它安排得明明白白。大模型只需要在特定的判断点说“是”或“否”。就像你妈给你安排人生从上学考哪个大学到毕业找什么工作再到跟谁结婚生孩子一步都给你算好了。你只要照着做就行不用动脑子。这条路的优点是可靠性最高绝对不会出大错。缺点是灵活性为零。加个新场景对不起重新写工作流吧。就像你妈给你安排了考公务员你说你想当程序员她能跟你断绝关系。只适合那些场景固定、流程稳定、容错要求极低的地方比如工厂产线固定巡检路线。第三条路就是今天的主角高阶有状态Tool加Agent自由编排。什么意思就是你不再给大模型一堆零散的螺丝刀、扳手、锤子而是给它一套组合工具。你不用告诉它先拧螺丝再敲钉子你只要说“把这个柜子装好”它自己就知道该用什么工具该先干什么后干什么。这条路的优点是自由度和可靠性都有。常规任务用预定义工作流跑全新任务用高层Tool让Agent自己组合。缺点是你得花点时间和精力去设计这套好工具。这三条路没有绝对的好坏只有适合不适合。但我敢说未来90%的Agent项目都会走第三条路。因为前两条路要么太笨要么太死。三、好Tool的四大铁则少一个都是废品那到底该怎么设计高阶有状态的Tool我踩了无数坑总结了四个核心原则少一个你的Tool就是个废品。总原则就一句话谁能干谁干别瞎甩锅。确定性的逻辑下沉到Tool不确定性的判断留给Agent安全底线由系统强制执行。就像公司里财务管钱HR管人老板管吹牛各司其职。要是让老板管钱公司三天就破产。原则一状态优先于动作第一个原则也是最重要的原则状态优先于动作。什么意思我给大家举个所有人都懂的例子。你老婆在睡觉你上去就拍她一下说“起来吃饭”她能把你打死。但你先看看她的状态是浅睡还是深睡是刚跟你吵完架还是心情不错再决定要不要叫她。要是她刚把你骂完你还上去拍她那你就是纯纯找死。API也一样。你不能不管它是running还是completed上来就调pause。不然它给你返回个404你都不知道为啥。一个好的Tool所有动作都必须绑定状态迁移。每个动作在每个状态下该返回什么该做什么都必须写得明明白白。比如route.pause()这个动作在idle状态下返回“当前没有运行中的路线”在running状态下返回“暂停成功已释放路线控制权”在completed状态下返回“路线已完成建议清理资源并返回基站”。Agent拿到返回值不用猜直接就知道下一步该干嘛。原则二可预测接口第二个原则可预测接口。就是返回值要写得清清楚楚明明白白别整那些模棱两可的废话。就像你半夜给你朋友发消息说“我出事了”他能急得从床上跳起来。你得说“我钱包丢了在火车站给我转200块打车”。他立马就知道该干嘛了。Agent也一样。你别给它返回个{ “status”: “failed”, “message”: “Something went wrong” }。它哪知道是哪里错了是位置越界了还是传感器坏了还是网络断了四种情况的处理方式完全不同。一个好的返回值必须告诉Agent三件事为什么失败了能不能重试下一步该干嘛比如{ “status”: “rejected”, “reason”: “out_of_safe_zone”, “recoverable”: false, “suggestion”: “skip_target_and_resume_route” }。Agent看完不用动脑子直接跳过目标就行。原则三信息压缩第三个原则信息压缩。就是Tool要把原始数据加工成语义信号再给Agent。绝对不能把原始数据直接扔过边界。就像你看新闻不用看记者写的一万字原稿看标题就行。“某地发生3.2级地震无人员伤亡”你就知道没事了。要是把一万字原稿扔给你你得看一下午。Agent也一样。你别给它152帧带bbox的原始数据你就告诉它“有两个静止目标ID是3和7”。它直接就能做决策了。那些过滤、去重、判断静止时长、排除边缘数据的脏活累活全让Tool内部干了。记住大模型是来当老板的不是来当流水线工人的。你让老板干工人的活他要么给你干砸要么直接辞职。原则四安全第一第四个原则也是绝对不能碰的红线安全第一。安全底线绝对不能依赖大模型自觉。就像你不能把菜刀给三岁小孩然后跟他说“别乱砍人啊”。他转头就能给你把沙发砍了。大模型也一样它有时候会产生幻觉让它往悬崖下飞它真敢飞。所以所有安全检查都必须在Tool内部强制执行。电量不够不让动出了安全区不让走路线没暂停不让移。不管大模型说什么安全规则最大。尤其要避免三种假安全静默修正、静默忽略、静默降级。就是你不能偷偷把不合法的参数改成合法的也不能返回成功但实际没执行更不能用成功的状态掩盖失败。不然大模型以为一切正常结果设备已经炸了。四、从业务到Tool四步就能搞定知道了原则那具体该怎么设计Tool我给大家总结了四步法照着做保证你能设计出好用的Tool。第一步从业务场景出发不是从API列表出发很多人设计Tool上来就打开API文档一个一个包装。这就像你做饭先把所有调料都倒锅里然后再想做什么菜。能好吃才怪。正确的做法是先想你要做什么菜再去拿调料。先把当前和可预见的所有业务场景都摊开看看Agent到底需要什么能力。用语义描述不要涉及具体实现。比如智能巡检设备你要列出来标准巡检需要按路线移动、沿途拍照、检测目标定点核查需要移动到指定位置、锁定目标、多角度拍照告警响应需要中断任务、导航到告警位置、记录现场。把这些能力都列出来你才知道该设计什么Tool。第二步能力归并聚合成正交的Tool然后把所有能力按职责聚类。同一类归一个Tool不同类拆开。什么是正交就是你调电视的音量不会影响频道调频道不会影响音量。要是你调音量频道也跟着变那电视就坏了。比如路线生命周期归RoutePlanner单次移动归MoveController设备全局控制归DeviceControl所有媒体记录归MediaStorage所有目标识别归TargetRecognition。归并的铁律如果两个能力在未来可能被不同的调用方独立控制它们就不该在同一个Tool里。比如告警响应和路线管理未来多设备协同时协调器需要独立控制谁去响应告警所以不能把告警响应塞进RoutePlanner里。第三步扩展性检验设计完了得用未来的场景检验一下。就像你买房子不能只看现在够住得考虑以后生小孩老人来住。要是现在买个一居室以后生个双胞胎你就得睡客厅了。比如你现在设计的Tool未来加个多设备协同巡检的场景需要改吗需要拆散重组吗要是需要说明你粒度有问题。理想状态是新增场景只需要扩展参数或者加少量新Tool不用推翻已有设计。第四步用四大原则校验用场景验证然后用刚才说的四个原则一个一个校验每个Tool。状态机完整吗返回值可预测吗有没有做信息压缩安全门有没有加校验完了再用所有业务场景走一遍。看看能不能跑通中间失败了能不能恢复中断了能不能接续。要是跑不通说明Tool有缺口回去补能力重归并。能闭环才算设计完成。五、三个验证方法一秒测出Tool好坏最后怎么知道你的Tool设计得好不好三个验证方法百试百灵。第一个端到端闭环测试。跑一个完整的工作流从启动到主循环到处理中间失败到收尾上报。重点看中间失败了能不能自动恢复中断了能不能无缝接续。要是失败了就卡死那你的Tool就是个废品。第二个场景切换测试。换一个业务场景比如从标准巡检换成定点核查看看Tool要不要大改。要是需要大改说明Tool里掺了太多业务语义设计不合格。要是只需要换上层编排逻辑那设计就没问题。第三个失败路径完备性测试。随机选一个Tool一个状态一个动作问自己如果这一步失败Agent的下一步是什么要是Agent能直接从返回值里拿到答案不用猜不用查文档那设计合格。要是它还得靠常识推断那你接口设计得太烂了。总结今天跟大家说了这么多核心就一句话做AI Agent别再把原子API扔给大模型了。那不是做Agent那是给大模型找罪受也是给你自己找罪受。正确的做法是设计一套高阶有状态的Tool。让Tool去干那些脏活累活管理状态、压缩信息、校验安全、处理失败。让大模型去干它真正擅长的事做决策、做编排、处理不确定性。只有这样你的Agent才能又聪明又靠谱。不然你就只能天天改bug改到头发都掉光然后骂一句大模型真没用。P.S. 无意间发现了一个巨牛的人工智能教程非常通俗易懂对AI感兴趣的朋友强烈推荐去看看传送门https://blog.csdn.net/HHX_01
