Agent-Computer Interface (ACI)
ACI 关注 agent 如何可靠地使用工具和环境接口，核心在工具格式、参数设计、文档、示例和防错机制。
#tech / ai
#resource / agent-computer-interface
#type / concept
#status / growing
[!info] related notes
- 所属 MOC: AI MOC
- 前置概念: Built-in tools, Function Calling, mcp
- 并列概念: Augmented LLM, 面向 Agent 的工具设计
- 易混淆概念:
- 关系笔记: AI的能力以及对应的协议, Agentic Workflow Patterns, Agent 执行闭环
Agent-Computer Interface (ACI)
一句话定义
ACI 是 agent 与工具、文件系统、终端和外部环境交互时的接口设计问题，重点是让模型更容易正确使用能力。
核心机制 / 工作原理
很多 agent 的稳定性问题不在模型“不会想”，而在接口“难正确调用”。
一个好的 ACI 通常会强调：
- 参数命名清楚
- 输入输出格式自然
- 文档里有示例和边界
- 工具之间职责分得清楚
- 参数设计尽量让犯错更难
最小例子 / 最小场景
如果文件编辑工具要求相对路径，而 agent 在运行时可能切换目录，那么它就容易把路径用错。
把工具改成“强制绝对路径”，就是典型的 poka-yoke 式 ACI 优化。
边界与易混淆点
- ACI 不是 prompt 的附属小细节，而是 agent 工程质量的核心部分。
- 工具越多，不代表系统越强；接口设计差，反而会让能力更不稳定。
- 对 agent 来说，工具文档的重要性，接近于你给初级工程师写 docstring 的重要性。
如果继续往工程落地推进，可以接着看 面向 Agent 的工具设计。