Agent 找到工具以后,为什么还是会用错
正确工具进入候选列表,只解决了工具调用链的第一小步。本文拆解召回、选择、参数、执行和结果解释五道门,用实际案例说明怎样设计工具契约、参数修复、候选裁剪和分层评测。
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正确工具进入候选列表,只解决了工具调用链的第一小步。本文拆解召回、选择、参数、执行和结果解释五道门,用实际案例说明怎样设计工具契约、参数修复、候选裁剪和分层评测。
为什么同样的任务,GPT-5.6 Sol 会让人觉得额度掉得更快?从工具调用、缓存输入、长上下文、重试和子任务拆开一次 Agent 回合,给出一套可以自己复测的用量账本。
给 Codex 接上 MCP 只是第一步。本文实现一个代码变更影响分析工具,用 36 次真实调用比较含糊接口与语义化 Schema,拆解工具命名、参数设计、结构化输出、安全注解、错误语义和评测方法。
一个能接入真实业务的 Agent,除了模型和 Prompt,还需要任务契约、可恢复运行时、工具协议、状态与记忆、并发控制、安全边界和评测体系。本文用三个案例给出一套可落地的参考架构。
从一份完整 Prompt 出发,用 Codex Sites 生成城市气象观察站,并设计 QVeris 动态工具发现、服务端调用、统一数据模型和凭证保护链路。文中包含在线地址、真实页面截图、访问限制和后续接入方案。