给Agent接入工具时，我们容易把接口当成一层包装：只要最后调用同一个函数，能力就没有变。MICA让这个假设变得可检验。它把同一动作做成结构化工具或命令行表达，保留共同执行过程，却得到不同的成功率、成本和行动轨迹。我们的判断是，接口不仅决定动作能否送达，也在参与模型怎样理解当前可做的事。
差异会累积。一次输出没有被解析，模型收到失败反馈，下一步可能重写表达，也可能换掉原本正确的决定。随后历史和环境不同，后续比较便不再只是一条语法差异。DART尝试保留已校验的意图，只修表达，说明改善Agent未必总要增加推理深度；有时把错误放回正确的层次处理，就能减少无谓重选。
Figma提供了另一种设计取向。用户要的是在已有作品上继续工作，原生文件格式让组件、层级与局部修改有了明确对象，结构检查与视觉判断再分别给出反馈。这里并不是把MICA的实验结论直接移植到设计软件，而是看到同一个可迁移问题：系统应让模型面对与用户目标相符的操作对象，保留已经成立的部分。
游戏实验给这个判断加上了社会交互的一面。共享脚本让钓鱼知识可以传给下一位成员；名单却也可能让首位成员承受更多请求。一次鸡肉误送之后，确认接收有真实价值，但把所有小动作都变成审批，又会占用行动时间。现有记录没有随机换序，不能证明某种组织结构必然出现；它为更严格的比较提供了可以操纵的变量。
与知识库此前“通信与交接”的问题相比，今天推进的是交接发生之前的选择：谁最先被看见，什么被表示为可执行动作，失败后哪些决定必须重做。它也不同于昨天对验证环境是否对应现实的追问。即便反馈完全真实，呈现方式仍可能把同一能力带到不同路径。应分别检查这两件事，避免把所有行为变化都称为模型进步或退步。
一个可尝试的起点，是挑一类高频任务，固定模型、后端与预算，比较两种操作呈现；保留第一次分歧的状态，追踪它如何影响完成、等待和人的修补。局部编辑还可以检查未要求改变的内容，协作任务则查看下一位实际接到了什么。这些比较尚未在本文执行；它们的目的，是把“让Agent更能干”落实到可调整的条件，而不只继续增加工具和角色。