开发者将 Agent 工具从 200 个减到 5 个，错误与 token 双降

2026 年 11 月 10 日，DEV Community 的 AI 栏目刊登了一位开发者的复盘文章，题为《给模型 5 个工具而不是 200 个，我减少了错误回答和 token 用量》。其起因是一件只有一句话的工单：让 AI agent 减少给出错误回答。没有规格说明，也没有验收标准，问题表现为 agent 反复选错动作。

作者一开始认为问题出在提示词上，但实际排查并不是这样。动手改提示词之前，作者先记录了 agent 每次请求实际发送给模型的内容，发现每一次调用都携带约 200 个工具定义。作者据此判断，工具数量过多让模型难以取舍，这才是错误频发的原因。

后续做法是把工具从约 200 个压缩到 5 个，结果是错误回答与 token 消耗同时下降。目前能核对到的进展就停在这里：已发布的复盘给出的是压缩工具集后的对比结果，材料中没有工具清单本身、错误与 token 的量化数据，也没有是否回滚或扩散到其他项目的相关信息，仅有 1 篇材料可供核对。