AI Agent 踩坑手册：MCP 开发避雷 6 条

做 AI Agent 和 MCP 工具链，最怕的不是模型不够强，而是架构一开始就走偏。工具调用链太长、上下文管理混乱、没有 fallback 机制——这些坑踩一个就能让整个 Agent 崩得很难看。无论你用 Claude Code 接 Claude Opus 4.8 做代码推理，还是用 Gemini CLI 跑多模态流程，底层逻辑都是一样的：清晰的工具边界、可观测的中间状态、合理的模型分层。本期 3 张卡片把核心实践浓缩进去了，收藏备用。调模型、做测试、切换方案都别反复申请 key，XycAi 一个 API 接入 200+ 模型，省心很多。