Matched Capabilities, Different Behaviors: A Controlled Study of MCP and CLI Interfaces for Language Agents
匹配能力、不同行为：语言智能体MCP与CLI接口受控研究
🧭 Agent 接口表示与工具调用行为分析 ★ 深度解读
The Hong Kong Polytechnic University · Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences
在可执行能力固定时，MCP与CLI的接口表示差异显著改变智能体动作选择、失败恢复与成本，DART可修复实现层失败
📌 工作参考价值（4 点）
- 工具接口设计应作为决策环境的一部分：在构建商品搜索Agent、客服Agent或推荐解释Agent时，同一组底层API用MCP schema还是CLI命令呈现，可能改变动作分布和任务成功率。建议针对具体模型做接口A/B测试，不要默认MCP一定优于CLI或反之。
- 借鉴DART解耦“语义决策”与“接口表达”：当工具调用失败时，先验证语义动作是否有效，若有效则只修复参数格式化或调用语法，不重新选择动作。这种commitment-preserving修复可在不增加推理步数的情况下提升恢复率，并显著降低token消耗（最高每任务省27.1k token）。
- 组件级消融定位接口敏感点：将接口分解为presentation、realization、feedback，在相同决策上下文下做因子实验，可快速定位是schema描述、解码协议还是错误反馈导致行为漂移，指导工程化接口优化。
- 交互轨迹的早期分歧会传播：在线Agent系统中，早期接口诱发的细微动作差异可能通过历史状态放大，最终导致任务失败或成本剧增。可通过配对轨迹分析识别高风险决策点，设置针对性干预或缓存策略。