動手實戰 · 你現在能做什麼

讓它從「會説」變成「會做」：接上第一個工具

M1 立住之後，你手上是一個很會説話的 AI。但 Alice 那 132 個工具的故事你也看完了。Agent 和聊天機器人的分水嶺，就是第一個真正被執行的工具。這一步不需要 132 個，需要 1 個。

實戰主綫第三格：説得穩了，現在給它接上手腳。

想清楚它替你幹什麼

能穩定説人話

能動手幹活

改好改壞能量化

長跑不失憶

過程可復現

先看清楚 · 一次工具調用的完整閉環

「接工具」聽起來是技術活，其實鏈路只有四段，而且模型全程沒有執行任何東西，它只是開口要，真正動手的是框架。看懂這四段，你就知道出問題該查哪一段。

輸出一段 JSON：調哪個工具、參數是什麼

格式對不對、值合不合法，不合法就打回重來

查數據庫、發請求、寫檔案，這一步才碰真實世界

執行結果塞回對話，模型消化後才説人話

四段走完，用戶看到的那一條回覆背後是一整圈循環

四段走完才叫閉環。最容易被忘掉的是第四段：工具結果必須回餵給模型再組織成人話，否則用戶看到的是一坨原始 JSON。

三個標準，一個都別讓：高頻（你的場景裏幾乎每次都用得上）、低風險（只讀優先，查天氣、搜文檔都比發郵件安全）、輸入輸出清楚（參數兩三個，返回結構固定）。這一章講過工具描述的學問：同樣的功能，好描述和壞描述的調用成功率差三倍，所以挑好之後，先把描述寫明白再談接入。

動手清單 · 挑一個開始，勾掉它

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15 分鐘所有人

照着上面三個標準（高頻、低風險、輸入輸出清楚），從你的場景裏挑出第一個工具，寫下：工具名、一句話功能、兩三個參數分別是什麼。挑不出來就選「搜尋我嘅某某資料」，它幾乎適配所有場景。

什麼算做完了

三個標準逐條自查都過，且你能説出：這個工具如果執行錯了，最壞後果是什麼（低風險工具的答案應該是「冇咩大不了」）。

1 小時想讓它調得準

第一行：什麼時候該用這個工具（也寫清什麼時候不該用）；第二行：每個參數的含義、格式和示例值；第三行：返回什麼、拿到之後該怎麼用。寫完拿「一次對話背後的 5 條消息」那節課的視角自查：模型只憑這三行字決定怎麼調，它看不到你的程式碼。

什麼算做完了

把描述發給一個沒看過你程式碼的人，佢能正確講出「咩情況下會用呢個工具、傳咩參數」。佢講唔出，模型都調不準。

半天準備真做一個

用你順手的平台（Coze、Dify、Cursor，或直接寫程式碼）把這個工具真接上，問一個必須用到它的問題，看四段鏈路走完。然後故意搞破壞：問一個參數含糊的問題，看它卡在哪一段、給用戶什麼回饋。這一章講的 Agent 卡死五種模式，你至少要親眼見到一種。

什麼算做完了

正常問題四段全通、答案是人話不是 JSON；破壞性問題你能指出「卡喺第幾段、點解」。兩條都做到，M2 就立住了。

M2 要記的是：工具叫什麼、描述怎麼寫的、第一次跑通和第一次卡死分別長什麼樣。卡死那條尤其值錢，下一章的評測就從它開始。