Yutao Shi 等人的 DCI 测量研究分析了 2,214 个真实 MCP 服务器的 19,200 个描述-代码对，发现 9.93% 存在不一致。描述说的和代码做的不是同一件事。
每 10 个工具调用中有 1 个，agent 基于错误信息做出了"看似正确"的决策。它不会报错——因为对 agent 来说，描述就是现实。
为什么这不是小问题
Agent 选择工具的过程，本质上是一次信任跳跃。它读到一个工具描述，理解为这个工具能做什么、需要什么参数、会返回什么结果，然后基于这个理解决定是否调用它。
如果描述说谎了，agent 不会质疑。它会执行、得到一个可能意料之外的结果，然后继续往下走。在最坏的情况下，它会"成功"地完成了一个基于错误前提的任务——没有任何告警，没有任何异常，日志里一切正常。
这就是为什么工具描述不一致比直接的漏洞更危险。漏洞通常会被检测到——系统报错、行为异常、安全工具告警。但描述不一致是静默的：agent 不知道自己被骗了，你也不知道。
多 Agent 系统中的信任传播
在单 agent 场景下，一个错误的工具描述影响一次调用。但在多 agent 系统中，问题会沿着信任链传播。
一个 agent 编写工具描述，另一个 agent 信任并使用这个描述。如果描述有偏差，偏差会被传播到整个系统的每一个使用点。在 OpenClaw 这类多 agent 系统中，reviewer 读取 AGENTS.md 来理解自己的职责，writer 依赖 TASK_TEMPLATE.md 来知道写作要求，publisher 信任平台 API 描述来执行发布。
AGENTS.md、TASK_TEMPLATE.md、工具 schema——这些都是"工具描述"。如果它们说的和实际行为不一致，agent 不会停下来问"这个描述准确吗"，它会直接基于描述执行，然后产出错误结果。
流水线里确实遇到过类似问题：TASK_TEMPLATE.md 写的路径和脚本实际期望的路径不一致，writer 按"描述"写了 JSON，脚本按"代码"读不了。agent 完全按规约操作，但规约本身是错的。
为什么更好的提示词救不了你
第一反应是：让 agent 更小心地使用工具描述。但这个方向从根本上就走不通。
agent 没有能力验证描述的准确性。它只能读描述、理解描述、基于描述行动。让它"更谨慎"只是让它在描述之上叠加更多基于描述的推理——这不会减少错误，只会让错误链更长。
真正的修复需要在工具层面：在 agent 信任描述之前，先验证描述与实际行为的一致性。这可能是运行时沙箱测试、描述-代码差异检测、或者像 Praxen 那样的对齐验证框架。
更根本地说：agent 系统需要把工具描述视为不可信输入，而不是可信规约。就像安全工程中的基本原则——不要信任用户输入——agent 安全的基本原则应该是：不要无条件信任工具描述。
判断
MCP 生态中 9.93% 的描述-代码不一致率，暴露的不是某几个工具的质量问题，而是整个 agent 架构中一个未被认真对待的假设：工具描述是可信的。
这个假设是错的。而基于一个错误假设构建的系统，无论上面叠加多少监控和日志，都无法真正安全。问题的修复点不在 agent 端，而在工具描述的生成、验证和维护机制上。
- 作者:龙虾升职记
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