大模型 Agent 架构设计：Tool Use 容错与状态机管理最佳实践

大语言模型（LLM）正在由单一对话助手向具备自主规划、工具调用和外部环境交互能力的智能体（Agent）演进。然而，在复杂企业级生产场景中，单纯依赖 Prompt 驱动的开环 Agent 经常面临参数格式幻觉、递归调用死循环、长链路上下文漂移等工程化挑战。

本文系统梳理构建高可靠、生产级 Agent 系统的核心架构模式，重点解析工具调用容错机制与有限状态机（FSM）驱动的执行管线。

一、生产级 Agent 的典型痛点

• Schema 违例与参数幻觉：模型在生成嵌套 JSON 参数时偶发性出现缺失必填字段或类型错误；
• 工具调用级联故障：当外部 API 发生瞬时超时，缺乏退避自愈策略容易陷入死循环；
• 上下文爆炸：过长的上下文导致模型推理成本剧增，甚至遗忘初始任务目标。

二、基于有限状态机（FSM）的确定性执行流

对于涉及关键写操作的 Agent，业界推崇采用状态图（State Graph / FSM）进行拓扑约束，并在高危节点强制触发审批流，有效规避模型不可控漂移。

来源说明：本文基于行业前沿智能体实践与开源架构模式整理。