为 RL 训练设计奖励函数或排查奖励黑客时使用——决定奖励来自规则、人类偏好还是模型评判，结果奖励还是过程奖励，标量、向量还是生成式诊断，以及如何用路径约束与 RLVP 惩罚违规动作；也用于多轮 Agent 的信用分配、隐藏测试与早停判定设计。触发词：奖励设计、reward hacking、reward seeking
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设计 Agent 工具时使用——新增/重构工具集、给 MCP 服务器设计工具、判断能力该做成专用工具还是 Skill、编写工具描述与参数 schema、设计感知工具的输出分页与截断、给执行工具加安全审批与沙盒、设计子 Agent 协作接口时查阅。覆盖工具分类、ACI 通用设计原则、感知/执行/协作三类工具的设计要点。
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