现象：
我们花费了大量精力，试图将我们自己设计的、通用的 BaseTool 和 BaseLLM 接口，“强行” 塞给 CrewAI。我们想让它来适应我们。结果，我们发现 CrewAI 的底层，与我们这种 “灵活切换” 的设计思想，存在根本冲突。
根源分析：
我们犯了一个经典的架构错误：我们对一个第三方技术的能力边界，做出了错误的预设。 我们想当然地以为，CrewAI 应该是一个 “可插拔的、乐高式的库”，但它的真实定位，却是一个 “大而全的、拥有自己世界观的框架”。
生存法则 3：先 “摸底”，再 “集成”，让 AI 为你生成 “技术选型报告”。
在决定集成任何一个第三方组件之前，都应该先让 AI 为你生成一份详细的 “技术选型分析报告”。这份报告至少要回答三个问题：
它的核心定位是什么？ 是一个 “库”，还是一个 “框架”？
它的依赖关系是 “重” 还是 “轻”？ 它是否会对我们的技术栈产生 “污染”？
它的扩展方式是 “开放” 还是 “封闭”？ 它是否提供了官方支持的、清晰的自定义扩展方式？
只有在对一个技术有了清晰、准确的 “摸底” 之后，我们才能做出正确的架构决策。
