你先知道一件事做到今天你已经知道模型可以调用工具也自己写过一个最小工具。接下来会自然遇到一个更真实的问题如果工具不止一个模型该怎么选为什么这一步重要一旦工具变多系统就要开始处理判断问题。什么时候应该用天气工具什么时候应该用计算器。用户表达不清楚时要不要先追问。如果两个工具都可能适用怎么降低误调用。工具执行失败了是直接报错还是换一种方式回答。这时候你会发现AI 工程开始出现“编排”这件事。也就是说你不只是在接能力而是在设计能力如何协作。常见误区这一步很关键因为很多初学者会在这里第一次意识到Agent 开发并不是简单把几个函数拼起来。今天要做的 3 件事今天可以先不追求让模型真的自动选择多个工具你完全可以先做一个简化模拟。比如准备两个到三个工具自己写几条用户问题判断在什么情况下该调用哪个工具再记录选择理由。这个过程本身就会暴露很多问题。比如工具描述写得太模糊参数设计不够清楚或者两个工具职责重叠导致模型很难判断。这些问题以后在真实项目里都非常常见。很多看似是“模型不聪明”其实是工具边界没设计好。所以今天最值得建立的意识是工具不是越多越好职责越清晰越好。一个工具只做一件事远比一个工具什么都想包住更适合 AI 系统。今天的最低产出整理一份简单的工具清单写清楚每个工具解决什么问题、适合在什么情况下调用。一句提醒当你能把多个工具的边界想清楚后面再看真正的 Agent 框架就不容易被表面功能迷住而是会开始看内部设计是否合理。
