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建站公司经营,宿迁建站网,网站如何做背景音乐,品古典家具网站模板这不是一篇教你“如何做 Agent”的文章。这是在你 决定要不要做 之前#xff0c;必须先通过的一次工程拷问。如果一个智能体项目在立项阶段就回答不了下面的问题#xff0c;那么它后续出现的#xff1a;Agent 行为不稳定Prompt 越写越长错误无法复现系统无法演进都不是“模型…这不是一篇教你“如何做 Agent”的文章。这是在你决定要不要做之前必须先通过的一次工程拷问。如果一个智能体项目在立项阶段就回答不了下面的问题那么它后续出现的Agent 行为不稳定Prompt 越写越长错误无法复现系统无法演进都不是“模型不行”而是立项失败的延迟后果。使用说明如何阅读这 7 个问题每一个问题不是“愿景问题”而是工程问题每一个问题都只有三种状态✅ 已明确⚠️ 模糊但有路径❌ 无法回答出现 ≥2 个 ❌建议直接否决立项问题一这个项目的“智能”到底负责什么如果 Agent 行为出错你准备让它为哪一类决策负责这是最残酷、也最常被跳过的问题。错误回答示例“负责帮用户更高效完成任务”“负责自动化流程”“负责理解用户意图”这些都是功能描述不是责任边界。工程化回答应该是它负责任务拆解顺序它负责工具选择它负责是否请求澄清它负责何时停止✅ 如果你能清晰说出Agent 的决策责任面❌ 如果你只能描述“它会做什么”问题二失败发生时你预期谁来“反思”失败后是人来总结还是系统自己生成改进信号这是区分Demo 项目和工程项目的分水岭。两种完全不同的系统走向失败处理方式系统命运人工看日志Prompt 地狱系统生成反思单元可进化立项阶段必须明确是否设计行动后反思Post-Action Review是否有结构化失败记录是否有失败进入系统的通道✅ 如果你已经设计了 Reflection / Case 结构❌ 如果你回答“先跑起来再说”。问题三Agent 的行为空间是否真的不可枚举这个问题用规则Tool 能不能解决这是一个防止过度 Agent 化的关键问题。你应该警惕这些信号行为路径其实固定决策条件可枚举错误类型是实现错误而非决策错误如果是这样你需要的是Tool不是Agent✅ Agent 的必要条件行为组合指数级顺序 / 时机 / 上下文高度相关错误需要“复盘”而不是“修 bug”问题四错误是否具有“跨任务复现价值”这个 Agent 犯的错值不值得被长期记住这是一个是否值得投入工程成本的问题。两类完全不同的错误错误类型是否值得学习API 超时❌参数格式错⚠️选错工具✅忽略约束✅过早执行✅✅ 如果错误模式可以跨任务复现❌ 如果错误大多是环境噪声。问题五这个 Agent 的改进会不会牵一发动全身你能否在不破坏系统其他部分的前提下让它变好这是一个系统耦合度问题。高风险信号改 Prompt 会影响所有场景Router 和 Prompt 强耦合一个改动需要“全量回归”✅ 成熟设计应当允许局部 Prompt 演进用例级回归可回滚策略❌ 如果你现在就知道“改它一定会影响别的 Agent”那不是智能是系统性脆弱。问题六你准备用什么指标判断“它变好了”不是离线评测而是线上行为指标。如果你的回答是BLEU / Rouge人工感觉“好像更聪明了”那这不是工程项目。工程上至少要明确一类指标决策错误率重试次数人工兜底频率用户澄清触发率✅ 如果指标和 Agent 决策责任强相关❌ 如果指标只是模型输出质量问题七当它表现不好时你是“修它”还是“下线它”Agent 是否允许被降级、冻结或替换这是最后一个但极其关键的问题。成熟系统的现实Agent 不是永远正确某些阶段它可能比规则更差某些版本必须回滚✅ 如果你设计了fallback 路径Tool-only 模式策略切换开关❌ 如果你默认“Agent 是系统核心不能关”。那你不是在做工程而是在下注。结语不是所有问题都值得用 Agent 解决以上7个问题覆盖了Agent的定义概念核心功能错误处理性能优化等方方面面。最后给一句立项级别的工程结论Agent 是系统中最昂贵、最脆弱、也最难维护的单元。如果你在立项时就无法回答它的失败如何被吸收那你不是在建系统而是在制造未来的事故。