模型没变慢，慢在编排与工具：一次基于 trace 的线上 Agent 运行时体检
导读：本文基于线上全量 trace 对两个 Agent 技能做「运行时体检」，起因是一次空转 12 分 20 秒被强制中断的提问（模型逐人查 149 人、撞递归上限 350 步）。核心结论：模型升级并没有变慢（同源同日 A/B 下单次生成与首 token 反而更快），慢在编排与工具——一轮问答平均 14～16 次模型调用加 20～23 次工具调用，沙箱脚本约占工具耗时 76%，且平台「0% 错误率」只是流未断的假象，真实异常（递归越界）从 9/14 起明显上升。给出的方向是「Proxy 化下沉＋SKILL.md