#LLM工具调用

1周前

所有深耕在agent行业的创业者，都值得一个点赞。你知道吗？大部分做了几年的agent应用，都不赚钱。还要时刻担心着大厂的制裁，模型的覆盖，用户的流失。用户看到ChatGPT聊天，就以为Agent能自动处理一切。开发者看到Demo酷炫，就以为生产环境顺滑。别人瞅着Anthropic的multi-agent公开Prompt，以为照着做就能行，却不知Claude客户端做了多少优化，才能勉强撑起research级垂直应用。很多人天真地以为只需写几个精妙的Prompt，就能搞定一个智能Agent。但现实是残酷的：Agent需要处理用户意图、行动链条、工具使用和错误处理，这背后是层层挑战的深渊。核心处理逻辑：从模糊输入提炼意图（如“帮我订票”→旅行规划+预算），构建ReAct循环多步链条，调用工具注入上下文，检测失败并学习。这些看似简单，一深挖就暴露血泪：挑战包括上下文管理（随意堆Prompt导致混乱，需系统化框架）；窗口爆炸（工具膨胀、海量返回数据、历史积累、链式级联、动态变化）；LLM工具调用问题（幻觉、选错工具、解析失败、反馈缺失、成本退化、安全风险）。这些问题在多模态Agent中凸显，尤其长任务中幻觉让开发者一夜白头。垂直Agent创业更添隐形血泪：需深挖Know-how（数据、知识、best practice，如医疗需海量病例），极致体验绑定工作流。但数据治理差导致判断失准，项目夭折；忽略细节，用户流失。这些不是空谈，是开发者天天撞的墙。期望与现实错配，是所有血泪的根源。但不只是用户不懂技术，是整个行业贩卖错误预期。每个AI公司暗示“通用智能触手可及”。每个Demo展示完美case。没人说：这只在受控环境下奏效。媒体放大幻象，“AI取代所有工作”的标题比“AI辅助部分任务”吸睛。连开发者都被自家Demo骗了。现今的Agent的创业者，正在不断地在摸爬滚打中，回归更现实主义：从“Prompt主义”转向系统工程+领域专家，视Agent为混合人力。老实降期望，狠抓体验。 Anthropic手册：Prompt起步，加MCP，告诉用户“research止步”。企业推人机混：AI帮，人管。行业从业者，我们可以多多晒败仗，媒体的宣传也可以实诚点。我们都多多给行业挤挤泡。仰望星空，脚踏实地，匍匐前进。

#Agent行业 #创业挑战 #LLM工具调用 #垂直Agent #现实主义