为什么智能体该使用工具的时候就是不使用？
首先，我们得扭转一个根本性的误区。
过去我们做软件，都在做一些确定性的事情。
getcurrent_time("NYC") 这段代码，你调用一万次，它都只会老老实实地去获取纽约的当地时间。
但AI是具有不确定性的。当你问它“明天星期几？”，它可能调用时间工具然后得出正确时间，也可能根据模型本身的通用知识回答从而得出错误时间，也有可能先反问你所在的时区是什么。
你给它一个工具，它能不能看懂、会不会用、用得好不好，充满了变数。
用传统软件API的思路去构建智能体，就是问题的根源。 我们需要的是一套为智能体以及业务量身定制的工具。
解决思路一：从API搬运工到工作流设计师
一个常见的错误是，把现有的API接口原封不动地搬给智能体当工具。
举个例子：通讯录。如果你提供一个 list_contacts 工具，这个工具的作用是列出通讯录所有人，那么智能体为了找一个叫“Jane”的人，可能会把所有联系人都打印出来，在几千个Token里逐一查找，又慢又费token，甚至最后还有可能找错了。
更好的做法是，像人一样思考，直接提供一个 联系人搜索工具search_contacts 。不要让Agent做体力活，而要让工具直接服务于它的“意图”。
忘掉底层API，思考高层工作流。把多个步骤的操作（比如查日历、找空闲时间、发会议邀请）合并成一个更强大的工具（schedule_event），这才是王道。
解决思路二：好的名字是成功的一半
当你有几十上百个工具时，智能体很容易选择困难。模糊的命名，比如一个通用的 search_order，你要求智能体帮你检索shopify订单，此时会让Agent懵圈：这个搜索到底是不是用来搜索shopify订单的工具？
使用名字来明确工具的边界。比如 shopify_order_search 和 Amazon_order_search，这种清晰的命名能极大帮助Agent在正确的时间做出正确的选择。
解决思路三：清晰的结果返回
工具的输出参数，不是给人或者代码看的，而是给LLM看的。LLM更喜欢自然语言，而不是乱七八糟的ID。
大模型也不想知道你的错误代码是什么，这对它回答用户的问题没有意义；
把 user_uuid: "a1b2c3d4-..." 这种东西换成 user_name: "Jane Doe"，减少没有必要的输出参数配置，你会发现Agent的幻觉和错误率直线下降。
当然，有时确实需要ID来继续调用下一个工具或者提供给用户，那么就在输出参数中配置上吧
解决思路四：清晰的工具描述和优秀的智能体设定
这是最有效、也最容易被忽略的一点：工具的描述（description）和参数说明，本身就是喂给Agent的最重要的Prompt！
你要像给新同事解释一样，把所有背景、术语、使用场景、注意事项都写得清清楚楚。参数名不要用 user 这种模糊的词，而要用 user_id 或 user_name 这样明确的词。
在智能体的设定中结合工具描述去再次强调，需要在什么时候调用这个工具，怎么用这个工具解决用户的问题。
比如：当用户信息中包含“查订单”“订单状态怎么样”等内容时，可视为用户需要查询订单，此时需要调用get_order工具查找用户订单后回答用户问题。
总之，要做到的就是要您的智能体清清楚楚得知道这些工具的使用条件，以及这些工具会产生的效果。
总结：
为智能体构建工具，就是一次对于实习生的全面培训和指导，也是将自己的思维从执行到规划的转变。
有效的工具，应该是有清晰描述的、有能力边界的、能和Agent聊得来的。