OrbitWanio описал три случая, когда AI-агенты косячили не из-за модели, а из-за того, как он спроектировал свой MCP-сервер. Первый паттерн — неоднозначные названия в ответе инструмента. Агент видит «output.json» и не понимает, что файл ещё не записан: ждёт, перезапрашивает, порождает бесконечный цикл. Второй — отсутствие явного статуса. Когда инструмент возвращает данные без пометки «успех» или «ошибка», агент гадает и часто угадывает неправильно. Третий — многоагентная архитектура. Инструкция, зашитая в ответ инструмента, может не дойти до агента-исполнителя, если между ними стоит посредник. Три случая — не систематический анализ. Выводы требуют проверки на более широком материале. Что это значит: при проектировании инструментов для агентов важно думать не только «что вернуть», но и «как агент это поймёт».