Few-shot để enforce tool ordering — ordering là compliance concern, phải dùng programmatic prerequisites trong tool handler, không phải demonstrations trong prompt.

Self-reported confidence cho escalation routing — LLM confidence kém calibrated, model tự tin nhất khi sai nhất. Dùng external signal (rule check, agreement giữa 2 models).

Route mọi workflow sang Batch API để tiết kiệm — Batch không có SLA (up-to-24h), blocking workflow (chat, IDE, code agent) bắt buộc phải dùng real-time API.

Tăng context window để fix attention dilution — context size ≠ attention quality. Phải split thành per-file passes, đặt key info ở đầu/cuối, dùng section headers.

Return empty khi subagent fail — phải return {ok: false, error, retryable, context} structured, không được suppress lỗi im lặng.

Cho agent dùng 18 tools — 4–5 tools/agent là optimal. Quá nhiều làm giảm selection reliability. Fix = split thành multi-agent với role-scoped tool sets.

Programmatic vs prompt-based enforcement — khi có financial/compliance consequence → phải dùng code, không dùng prompt. Prompt là probabilistic, code là deterministic.

Tool description là routing mechanism chính — không phải system prompt, không phải function name. Mô tả tệ → model đoán mò giữa các tools tương tự.

Subagent không kế thừa context — mọi thứ cần phải pass explicitly trong prompt. Không có shared memory, không có automatic history propagation.

Lost-in-the-middle là design constraint thật — đặt key summaries ở đầu aggregated input, dùng section headers, trim verbose tool outputs trước khi accumulate.

Batch API vs real-time là latency decision — không phải cost decision. Batch tiết kiệm 50% nhưng up-to-24h, không có SLA. Blocking workflow → real-time bắt buộc.