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大多数工程师对待智能体工具的方式与编写 REST 接口或库函数如出一辙：清晰地暴露功能、记录参数、处理错误。这对人类来说是正确的直觉。但对于 AI 智能体（AI Agents）来说，这完全是错误的。

智能体使用的工具是以非确定性的方式被消耗的，它被逐个 Token 解析，并由一个对上周二使用过什么工具没有持久记忆的模型来选择。你编写的工具 Schema 并不是文档——它是运行时提示词（runtime prompt），在推理时被注入到模型的上下文中，塑造着智能体做出的每一个决策。每一个字段名称、每一段描述、每一个返回值的结构都是一个设计决策，具有可衡量的性能影响。这就是智能体-计算机接口（ACI，Agent-Computer Interface），它值得你像对待任何关键的面向用户的界面一样投入工程精力。

LLM 在生产环境中函数调用失败最令人惊讶的地方在于它们的来源。不是幻觉推理。也不是模型选错了工具。代理不稳定的首要原因在于参数构造：错误的类型、缺少必填字段、格式错误的 JSON、幻觉出的额外字段。模型本身没问题。你的 schema 才是问题所在。

这是个好消息，因为 schema 修复成本很低。