AI Agent为何”智障”？Anthropic揭示工具设计根本问题

# 错误示例：直接API包装
class CustomerServiceTools:
    def get_order_info(self, order_id):
        return api.get("/orders/" + order_id)
 
    def get_user_info(self, user_id):
        return api.get("/users/" + user_id)
 
    def get_product_info(self, product_id):
        return api.get("/products/" + product_id)
 
    def create_refund(self, order_id, amount):
        return api.post("/refunds", {"order_id": order_id, "amount": amount})
 
# Agent使用这些工具的实际场景：
# 用户："我的订单有问题，想要退款"
# Agent需要：
# 1. 先询问订单号
# 2. 调用get_order_info获取订单
# 3. 解析返回的JSON找到用户ID和产品ID
# 4. 调用get_user_info验证用户身份
# 5. 调用get_product_info检查退款政策
# 6. 最后调用create_refund处理退款
# 结果：7-10轮对话，用户体验极差

class IntelligentCustomerService:
    def resolve_customer_issue(self, user_input, context=None):
        """
        智能客服问题解决工具
 
        这个工具展现了Anthropic推荐的设计哲学：
        1. 单一入口处理复杂场景
        2. 自然语言输入，无需技术细节
        3. 上下文感知的智能推理
        4. 人性化的结果呈现
 
        Args:
            user_input (str): 用户的自然语言描述
                例如："我昨天买的蓝牙耳机有杂音，想退货"
            context (dict): 对话上下文，包含用户历史等
 
        Returns:
            dict: 结构化的解决方案和后续步骤
        """
 
        # 智能解析用户意图和信息
        parsed_intent = self._parse_user_intent(user_input, context)
 
        # 基于意图自动收集相关数据
        relevant_data = self._gather_contextual_data(parsed_intent, context)
 
        # 执行业务逻辑判断
        solution = self._determine_optimal_solution(relevant_data)
 
        return {
            "understanding": "您对昨天购买的蓝牙耳机音质不满意，希望申请退货。",
            "status": "可以退货",
            "automatic_actions_taken": [
                "已找到您的订单：#20231214001（购买时间：昨天15:32）",
                "确认商品在7天无理由退货范围内",
                "已为您生成退货单：RTN-20231215-001"
            ],
            "next_steps": {
                "immediate": "退货单已发送到您的邮箱，包含退货地址和快递单",
                "expected_timeline": "3-5个工作日收到退款",
                "customer_actions": ["打包商品（需包含原包装盒）", "贴上退货标签"]
            },
            "proactive_service": {
                "alternative_offer": "如果只是音质调节问题，我们也可以安排技术支持远程协助",
                "compensation": "考虑到您的不便，我们将承担退货运费"
            }
        }
 
    def _parse_user_intent(self, user_input, context):
        """使用NLP和上下文分析用户真实意图"""
        # 实现省略...
        pass
 
    def _gather_contextual_data(self, intent, context):
        """根据意图智能收集所需数据，而非盲目调用所有API"""
        # 实现省略...
        pass
 
    def _determine_optimal_solution(self, data):
        """基于业务规则和用户历史确定最佳解决方案"""
        # 实现省略...
        pass

# 错误做法：碎片化工具
tools:
  - list_users
  - get_user_by_id
  - create_event
  - list_events
  - invite_user_to_event
 
# 正确做法：整合式工具
tools:
  - schedule_meeting  # 整合所有会议相关功能

{
  "usr_id": "usr_1a2b3c",
  "evt_sts": 1,
  "loc_cd": "rm_501_bld_a",
  "ts_utc": 1703808000
}

{
  "participant": "张三 (产品经理)",
  "meeting_status": "confirmed",
  "location": "A栋501会议室",
  "time": "今天下午2点"
}

def get_weather(location, mode="concise"):
    if mode == "concise":
        return {
            "weather": "晴天",
            "temperature": "23°C",
            "suggestion": "适合户外活动"
        }
    elif mode == "detailed":
        return {
            # 详细信息...
        }

tools:
  - get_calendar_events
  - create_calendar_event
  - update_calendar_event
  - delete_calendar_event
  - get_user_availability
  - send_meeting_invitation

# Agent的实际调用序列（传统方式）
1. get_user_availability("张三", "明天下午") → 需要解析返回的时间段
2. get_user_availability("李四", "明天下午") → 需要对比时间冲突
3. create_calendar_event(title, time, location) → 可能失败需要重试
4. send_meeting_invitation("张三", event_id) → 需要处理发送失败
5. send_meeting_invitation("李四", event_id) → 需要处理发送失败
6. update_calendar_event(event_id, confirmed_participants) → 最终确认
 
# 失败率计算：假设每个步骤90%成功率
# 整体成功率 = 0.9^6 = 53.14%

class SmartMeetingScheduler:
    def schedule_intelligent_meeting(self, request):
        """
        智能会议安排工具
 
        Args:
            request: {
                "purpose": "讨论Q4产品规划",
                "participants": ["张三 (产品经理)", "李四 (技术负责人)"],
                "time_preference": "明天下午，大概2小时",
                "constraints": ["需要投影仪", "李四周三不在"],
                "urgency": "normal"
            }
 
        Returns:
            {
                "status": "confirmed",
                "meeting_details": {
                    "title": "Q4产品规划讨论",
                    "time": "明天(12月15日)下午2:00-4:00",
                    "location": "A座501会议室(已预订投影仪)",
                    "participants_confirmed": ["张三", "李四"],
                    "calendar_updated": True,
                    "invitations_sent": True
                },
                "ai_decisions": [
                    "自动避开李四周三的时间冲突",
                    "选择有投影设备的会议室",
                    "预留2小时讨论时间"
                ]
            }
        """

传统方式：
- 工具调用次数：6-8次
- 平均完成时间：45-60秒
- 成功率：~53%
- Token消耗：~15k-20k

智能整合方式：
- 工具调用次数：1次
- 平均完成时间：8-12秒
- 成功率：~94%
- Token消耗：~3k-5k

# 传统微服务思维（不推荐）
class UserService:
    def get_user(self, user_id): pass
    def update_user(self, user_id, data): pass
 
class NotificationService:
    def send_email(self, user_id, content): pass
    def send_sms(self, user_id, content): pass
 
# Agent友好的宏服务设计（推荐）
class UserCommunicationService:
    def notify_user_with_context(self, user_identifier, message, urgency="normal"):
        """
        智能用户通知工具
        - 自动选择最佳通知渠道（邮件/短信/推送）
        - 根据用户偏好和时间调整发送方式
        - 支持自然语言用户标识（姓名、邮箱、手机号）
        """
        pass

def get_project_status(project_id, detail_level="auto"):
    base_info = {
        "project_name": "电商网站重构",
        "current_phase": "测试阶段",
        "health_status": "轻微延期",
        "next_milestone": "下周三发布Beta版"
    }
 
    if detail_level in ["detailed", "auto"]:
        base_info.update({
            "team_members": ["张三(前端)", "李四(后端)", "王五(测试)"],
            "recent_achievements": ["完成用户认证模块", "集成支付接口"],
            "current_blockers": ["第三方API响应慢", "需要UI设计确认"]
        })
 
    if detail_level == "comprehensive":
        base_info.update({
            "technical_metrics": {...},
            "resource_allocation": {...},
            "risk_analysis": {...}
        })
 
    return base_info

{
  "error_code": "ERR_USR_404",
  "message": "User not found",
  "details": "No user with ID usr_1a2b3c exists in database"
}

{
  "success": false,
  "explanation": "找不到这个用户。可能是用户名拼写错误，或者该用户已经被删除。",
  "suggestions": [
    "检查用户名拼写",
    "尝试搜索相似的用户名",
    "联系管理员确认用户状态"
  ],
  "alternative_actions": [
    "search_similar_users",
    "list_recent_users"
  ]
}

# 按功能域分组
communication_tools:
  - comm_send_email
  - comm_schedule_meeting
  - comm_send_notification
 
data_tools:
  - data_query_database
  - data_generate_report
  - data_export_csv
 
workflow_tools:
  - workflow_create_task
  - workflow_assign_reviewer
  - workflow_track_progress

class ToolEvaluator:
    def __init__(self, agent, test_scenarios):
        self.agent = agent
        self.scenarios = test_scenarios
 
    def evaluate_tool_performance(self, tool_name):
        results = []
        for scenario in self.scenarios:
            start_time = time.time()
 
            try:
                result = self.agent.use_tool(tool_name, scenario.input)
 
                metrics = {
                    "completion_time": time.time() - start_time,
                    "success": self.validate_output(result, scenario.expected),
                    "token_usage": result.token_count,
                    "tool_calls": result.call_count
                }
 
                results.append(metrics)
 
            except Exception as e:
                results.append({
                    "completion_time": time.time() - start_time,
                    "success": False,
                    "error": str(e)
                })
 
        return self.analyze_results(results)

# 审计你的工具清单
1. 统计现有工具数量
2. 识别功能重叠的工具（如create_user, add_user, new_user）
3. 分析工具调用的平均链路长度
4. 计算当前的整体成功率

# 实际测试Agent使用工具的完整流程
def test_agent_workflow():
    scenarios = [
        "用户想要退货",
        "查询物流信息",
        "修改订单地址",
        "投诉产品质量问题"
    ]
 
    for scenario in scenarios:
        print(f"测试场景: {scenario}")
        # 记录需要多少轮对话
        # 记录调用了多少个工具
        # 记录用户是否需要提供技术性信息
        # 记录最终是否成功解决问题

# 改造前
def get_order(order_id: str) -> dict:
    return {"ord_id": order_id, "sts": 1, "usr_id": "usr123"}
 
# 改造后
def get_order_details(order_identifier: str) -> dict:
    """
    获取订单详情
 
    Args:
        order_identifier: 订单标识（支持订单号、用户+时间描述等）
 
    Returns:
        订单信息（使用自然语言描述）
    """
    return {
        "order_number": "20231215001",
        "status": "已发货，预计明天送达",
        "customer": "张三",
        "items": ["蓝牙耳机 x1", "充电线 x1"],
        "shipping_address": "北京市朝阳区xxx路xxx号"
    }

# 工具设计检查清单
tool_design_checklist:
  naming:
    - 使用动词+名词的自然语言命名
    - 避免技术缩写和代码化命名
 
  input:
    - 支持自然语言输入
    - 提供多种输入格式选项
    - 包含上下文参数
 
  output:
    - 返回结构化的自然语言信息
    - 提供不同详细级别的选项
    - 包含后续建议行动
 
  integration:
    - 单一工具处理完整业务流程
    - 最小化工具调用链路
    - 内置错误恢复机制