为什么 JSON 工具调用比自然语言准 30 倍？

01一个反共识：自然语言不是更灵活，是更脆弱

很多人觉得"让 Agent 用自然语言调工具更灵活"。实测正好相反——

自然语言调用的链路是：模型生成一段话 → 代码用正则/关键词解析 → 提取工具名和参数 → 执行。每一步都可能崩：模型多说了个"请"，参数顺序写反了，正则没覆盖那个句式。smolagents 实测，自然语言调用的解析失败率约 30%，JSON 调用约 1%。

原因不是模型笨，是自然语言天生有歧义，而工具调用需要的是契约。JSON 把"我想调 search 工具，参数 query=xxx"写成一个能被 JSON.parse 直接吃掉的对象，消除了歧义。

02同一段任务，两种写法

同一个任务"搜索 2026 年量化策略"，看自然语言调用和 JSON 调用长什么样、各自会怎么崩。

03CodeAgent 的另一面：代码即动作

smolagents 提出第三种形态——CodeAgent：让模型直接生成一段 Python 代码作为"调用"，解释器执行。它比 JSON 调用更进一步：

• 组合调用：一次生成 result = search(q1) + search(q2)，不用来回多轮。
• 控制流：可以写 if/for，工具调用之间能做条件分支。
• 状态传递：变量直接传，不用序列化进 prompt 再解析出来。

代价是安全：执行任意代码有风险，所以 CodeAgent 必须配 AST 沙箱（限制可调用函数、可访问模块）。这是为什么 smolagents 专门有一章讲 AST 解析做安全网——让 Agent 写代码又不让它炸。

04带走这套清单