个人灵感关于 AI 工具层的思考2026-07-13#灵感#ai#架构关于 AI 工具层的思考📋 EXAMPLE灵感 用便宜模型 + 强工具层补足能力，而非直接用 SOTA。核心思路 per-turn prompt 注入：按上下文动态注入 system prompt JSON-schema 约束输出：结构化输出降低幻觉 JSONL trace → SFT：把成功对话变成训练数据 工具比模型重要💡 TIP关键洞察 一个好工具（检索、代码执行、浏览器）比换更强的模型更有效。未来方向 自动工具发现 工具链编排 多模型协作 标签：#灵感 #ai #架构