02｜别把执行权交给概率：六大契约重新定义工具设计

李号双

你好，我是李号双。这节课我们来看工具调用容易踩的坑。
先给你看一个工具最基础的写法，估计很多人第一轮都是这么写的：
def send_email(to: str, subject: str, body: str):
    """发送邮件"""
    return email_client.send(to, subject, body)
def query_order(order_id: str):
    """查询订单"""
    return db.query(order_id)
def manage_account(action: str, user_id: str, **kwargs):
    """账户管理（查询/修改/删除/冻结）"""
    if action == "query": return fetch_user(user_id)
    elif action == "delete": return hard_delete_user(user_id)
加起来不到二十行。跑起来没问题，还接入了几个第三方 MCP Server。过了两天，你的手机响了。 监控面板显示过去 6 小时，工具调用异常计数已达 1,024 次。你爬起来翻日志，看到了三段让你后背发凉的画面：
画面一：无限重试。 Agent 循环查询一个不存在的订单 ID，报错 Order not found，但它没有停，连续调了 847 次。
画面二：重复发送。 网络超时，你的 Loop 自动重试，而第三方邮件 MCP Server 没做防重，给同一个客户连发了 50 封通知邮件。
画面三：状态覆盖与上下文爆炸。 调用第三方账户管理工具时，工单的原始状态被直接覆盖；同时，另一个查询工具一次性返回了 10MB 的日志，直接撑爆了 LLM 的 Context Window，后续对话全部丢失。
你去查代码，发现一切“正常”。要说哪里出问题了？看不出。
把带副作用的执行权毫无保留地交给了概率模型绝大多数人理解 Tool Calling 是这样的：模型决定调哪个工具，传什么参数，代码执行完返回结果，模型继续思考。
这个理解里藏着个陷阱：你把带有副作用的执行权，毫无保留地交给了概率模型。

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