翊行代码

> 真实线上事故里，Agent 最常犯的错不是“答错”，而是“用错工具”： > 你给了它 12 个工具，它往往能选中那个最不该选的。 > > 所以治理的第一性原理是：工具不是能力扩展，是权限授予。 > 既然是权限，就不该“全量暴露”，...

> 你想用最强推理模型把 ChatBI 的“分析质量”拉满，但一接上工具就翻车：模型不支持 Tool Calls / JSON Output。 > > 这不是“模型不够强”，而是“能力约束不匹配”。 > LangChain v1 的解...

> 线上 Agent 出问题时，最常见的“复盘现场”是这样的： > > - 现象：工具调用突然暴增、成本飙升、或者干脆把生产打挂 > - 追问：到底是谁触发的？哪一次对话？模型看见了什么？工具拿到了什么参数？ > - 结果：日志只有一...

> 你以为长对话是“体验升级”，上线后才发现它也是“账单放大器”。 > 同一段历史每轮都重复发给模型：token 线性累积、延迟线性累积；一开 trace / 回放，还会把上下文体积一起放大。 > > LangChain v1 的解法...

> 最危险的不是模型“胡说八道”，而是它“说到做到”。 > 一旦你的工具具备副作用，Agent 做出的一个 tool_call，可能就把事故写进生产：群发邮件、批量退款、删库改表…… > > LangChain v1 给的上线级刹车是...

> 你以为“把密钥塞进 prompt”只是图省事。 > 直到某天你打开 trace / 回放，看到它跟着 messages 被录了下来（甚至被人一键搜索到）： > > Authorization: Bearer sk- > > 这类事...

> 你写 Agent 的业务逻辑可能只要 30 行；但一旦要上线，真正麻烦的是：日志、鉴权、脱敏、工具权限、重试、审批、成本控制……这些“治理需求”往往散落在各处，最后变成一坨不可复用的 if/else。 > > LangChain ...

**Codex（大脑） + Claude Code（执行者） + Windsurf（车间）**

2025-12-08 AI 编程工具

在前两篇里，我们一直在用一个看似「理所当然」的属性：

上一篇我们解决的是「模型多模态」的问题：

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