面试题 · Agent
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在构建基于大模型的Agent系统时，如何设计和集成外部工具（Tool）？是否使用工作流（Workflow）机制来组织多个工具调用？请说明设计思路、实现方式以及优缺点。
工具设计原则
两种主流调用范式
| 方式 |
|---|
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| 特点 |
|---|
| 适用场景 |
|---|
| Function Calling | 模型原生支持，一次输出结构化调用参数 | 工具确定、流程简单 |
| ReAct | Thought → Action → Observation循环，可自我纠错 | 多步推理、需要反思 |
工程实现要点
# 核心抽象：统一Tool接口
class Tool:
name: str
description: str
parameters: JSONSchema
async def execute(self, **kwargs) -> ToolResult:
# 统一包装：超时、日志、异常转换
pass静态DAG工作流
RunnableSequence动态规划工作流
混合架构（推荐）
用户意图识别 → 路由到预设Workflow（静态）或 开放Agent（动态）场景切入
我看你做过订单客服系统，假设用户说“帮我查一下上周的订单，然后退款”，这个请求需要先调用订单查询工具，再调用退款工具。你怎么设计这两个工具的接口，让模型能正确串联它们？需不需要一个工作流来协调？
层层追问
你一般怎么让Agent调用外部工具？……那如果一次请求要调多个工具，比如查询库存再下单，怎么保证它们按顺序执行？……如果中间某步失败了呢？会不会用到工作流来管理这种流程？
直球架构
请设计一个基于大模型的Agent系统，需要集成多个外部工具。你会如何定义工具接口？如何安排多个工具的调用顺序？用不用工作流？说说你的设计思路、实现方式和优缺点。
这道题其实是在问，怎么让大模型能真正干活，而不是只会聊天。核心就是模型怎么安全可靠地调用外部能力，以及多个调用怎么组织。
先说工具设计。我遵循三个原则。先说原子性，每个工具只做一件事，比如查订单状态就查订单状态，不要同时改价格。接着说自描述，工具的名字和描述要写得让模型一看就懂什么时候该用，参数用严格的 JSON Schema 定义。再补充防御性，每个工具都要加超时、熔断和结果校验，不能让一个慢工具把整个[[Agent]]拖死。
接着说调用范式，主流两种。一种是 [[Function Calling]]，模型原生支持，一次输出结构化的调用参数，适合流程简单、工具确定的场景，比如客服填单。另一种是 [[ReAct]]，模型走思考-行动-观察的循环，可以自我纠错，适合多步推理、需要反思的任务，比如生成研报。落地时我通常两者混用，高频确定的任务用Function Calling，复杂分析用ReAct。
工作流这块，分静态和动态。静态DAG是预定义好节点和边，比如先查用户信息再查订单，好处是可控、可缓存、好优化，缺点是不灵活。动态规划是模型自己决定下一步，像AutoGPT，好处是能处理开放任务，缺点是延迟高、可能死循环、难调试。我倾向混合架构：用户意图识别后，路由到预设的静态Workflow，或者交给开放的动态Agent。说白了，静态保效率，动态保灵活，一起上才是工程常态。
举个例子，在客服退款场景。高频的退款填单，用静态Workflow加Function Calling，先查订单再查物流然后退款，每一步结果校验，延迟可控。但如果是用户投诉“商品有问题，我要赔偿”，这种开放任务，就得用ReAct动态选工具，查聊天记录、查质检报告、查历史案例，模型自己规划。这里有个坑：工具结果回传容易撑爆上下文。我会对结果做摘要，只传关键信息，比如“用户近3个月退款5次，金额均低于100元”，而不是全量数据。
上线前我会特别关注两个风险。一是工具调用失败后的降级策略，比如查库存超时，是重试还是直接返回“库存未知”。二是权限控制，不是所有工具都能给模型随便调，比如改价格、发优惠券必须走人工审核。
其实还有一个延伸点，就是工具之间怎么共享状态。比如先查了用户信用分，后面改价格时要不要复用这个结果？这就涉及到Agent的短期记忆和长期记忆的设计，以及状态管理的粒度。
所以整体上，我会把工具和工作流看成Agent的“手”和“骨架”，手要稳，骨架要灵活，但两者都得有兜底。