告别纯Prompt的不稳定：AI Agent开发中的“双引擎”架构实践

本文分享了一项关于AI Agent集成优化的实战经验。针对单纯使用自然语言配置文件（skill.md）控制AI Agent时出现的执行不稳定、Token消耗过高以及维护困难等问题，作者提出了一种“双引擎”架构方案。该方案将系统职责分离：AI仅负责语义理解与意图识别等不确定任务，而将HTTP请求、状态轮询及错误处理等确定性逻辑封装在Python脚本中。实践数据显示，该架构使Token消耗降低40%，调用成功率提升至95%。这一实践不仅优化了系统性能，也验证了“AI负责决策，代码负责执行”的工程哲学。