钩子

你可能会说：

• “能不能在 Agent 动手之前，先拦一道？”
• “提示词里写了"不许读别的文件"，为什么它还是去读了？”

它是什么

Agent 每次调用工具（读文件、执行命令、发请求）之前，框架会先看有没有钩子要检查这一步。钩子是普通代码，看得到工具名和参数，可以放行、拒绝，或者记一笔。

它和提示词的区别在于：提示词是请求，模型多半会照做，但也可能做不到；钩子是代码，不管模型怎么想，都会执行。必须做到的限制，比如不许读目录之外、不许执行命令，放在钩子里。

钩子只适合"能不能做"这类边界清楚的规则，不适合做业务判断：回答好不好、语气对不对，交给提示词和评测。写好的钩子，要用测试证明它拦得住。

打个比方

像门口的闸机：墙上贴着"闲人免进"是提醒，闸机认卡才放行是规矩。

在这个网站里

兄弟项目里的知识库 Agent，用一个工具调用前的钩子检查每次读取的路径：落在语料目录之外就拒绝。它配了 17 条单元测试，还实测拦下了读取系统文件的请求（第 18、24 课）。E2E 导师也有一个钩子，每次调用工具前再核对一遍工具名。

容易搞混的地方

你可以这样告诉 AI

接下来去哪

先知道

• 智能体——一个会自己决定下一步做什么的程序：大模型负责思考，工具负责动手，循环往复直到完成任务。
• 工具调用——模型不直接动手，而是说"我要调用某某工具、参数是这些"，由你的程序去执行，再把结果交还给它。

对比着看

• 提示词——你交给模型的全部文字：要求、背景、参考、限制。模型只能根据它看到的这些来写。

接着看

• 最小权限——只给完成这件事所必需的权限，多一项都不给；需要时再加，用完就收回。
• 评测——一组带标准答案的问题：每次改提示词、换模型之后都跑一遍，用通过率判断是变好还是变坏。

在这些课里出现

• 第 24 课 · 限制放在哪：经验、钩子，还是人