我们大多数人与AI助手的互动经验，都停留在下达一次性指令并获得相应结果的模式上。我们让它写一封邮件、总结一篇文章或者回答一个简单的问题。这些AI系统虽然强大，但本质上是被动的指令执行者，等待着我们的下一步指示。

构建高效的AI智能体（Agentic AI）工作流是一项复杂的挑战。许多开发团队投入数周甚至数月，却发现自己陷入了低效的“埋头构建、缺少分析”的循环，最终成果寥寥。这种困境的根源，往往不是技术能力不足，而是一种低效的开发原则。

我们通常认为大型语言模型（LLM）是强大的文本生成器，擅长对话和写作。但如果它们能做的远不止于此呢？如果它们能够采取行动、查询数据、完成任务呢？“工具使用”（Tool Use）正是解锁这一能力的关键，而其工作原理可能比大多数人想象的要更令人惊讶。本文将揭示关于AI工具使用的五个最具影响力的真相。

你是否也曾有过这样的经历：满怀期待地向一个大型语言模型（LLM）提出请求，结果却只得到一份平庸，甚至有明显错误的初稿？无论是生成代码、撰写邮件还是分析数据，AI的第一反应往往不够完美。这时，我们通常会选择反复修改提示词，但这就像是在黑暗中摸索，效果时好时坏。

你是否曾有过这样的经历：为了完成一份报告，你给大语言模型（LLM）一个提示词，比如“帮我写一篇关于黑洞的论文”，然后得到了一篇看起来还不错，但深度和洞察力都略显平庸的文章？这是一种非常普遍的AI使用方式，但它远未发挥出AI的全部潜力。