开篇问题前面几篇我们已经拆过：工作流运行时； Chat 节点； 知识库检索； Rerank 与引用； 模型配置与 LLM 调用层。这些能力组合起来，才形成 FastGPT 的 Agent 能力。但 Agent 节点并不是“把 Chat 节点加上工具列表”这么简单。它要解决的是更复杂的运行问题：什么时候直接回答，什么时候调用工具？复杂任务是否要先生成计划？工具参数从哪里来？模型调用工具后，真实工具如何被调度？工具返回太长时如何压缩？用户追问如何中断并恢复同一个 Agent loop？toolCall、toolParams、stopTool这些旧版工具节点和新 Agent 节点是什么关系？Agent 内部的模型调用、工具调用、计划更新如何展示到前端？如何避免 Agent 在工具循环中提前结束或死循环？本篇就围绕这些问题，拆 FastGPT 的 Agent 节点与工具调用机制。先给结论FastGPT 里目前可以看到两条相关链路：Agent