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 背景：       

        六个月前，我花了两周时间搭建了一个 “智能” 客户支持智能体。它能解答问题、查询订单状态，甚至还能处理退款。当时我还挺引以为傲的。

        但集成代码写得一团糟：到处都是定制化的 API 调用；只要缺失一个字段，JSON 解析就会崩溃；光是处理工具路由的函数就写了 400 行。不过好在 —— 大部分时候它还能正常运行。

直到我给团队做演示的那天。

有人问：“订单 12345 的状态是什么？”

智能体胸有成竹地给出了订单详情，一切都很顺利。可紧接着有人追问了一个问题，智能体试图再次调用订单查询函数 —— 偏偏这次，我那脆弱的解析逻辑在一个边缘场景下失效了。整个系统当着所有人的面崩溃了。

那晚我通宵调试，最终意识到问题根本不在逻辑本身，而是架构出了问题。我试图用定制化代码把大语言模型（LLM）和外部工具拼接起来，无异于搭建一座纸牌屋：每新增一个工具，就要