AI Agent 能调用工具，就能上生产了吗？

AI Agent 能调用工具，就能上生产了吗？🤔
第一次写 Agent，很容易从一个 while 循环开始：模型决定下一步，程序调用工具，再把结果交回模型。
但真正做成服务，问题才刚开始：
模型一直不结束怎么办？
工具卡住多久才停止？
用户取消后，旧结果还能写入成功吗？
模型建议回滚，后端就能直接执行吗？
这篇《从 Chatbot 到 AI Agent：为什么一个 while 循环撑不起生产系统》，记录了 Aegis 第一周的 Go 工程实践。
我们先用确定性 Mock 跑通最小执行闭环，把职责拆开：
🔹 Provider：提出下一步建议
🔹 ToolExecutor：校验身份、工具与资源
🔹 Runtime：控制循环、预算和超时
🔹 Repository：保存任务状态，保护终态
几个值得关注的设计：
① 执行有上限
默认最多 6 步、4 次工具调用；执行总时长 5 秒，单次调用超时 1 秒。
② 取消有约束
取消状态先提交成功后，旧执行流程不能再把任务改成成功。
③ 权限由后端判断
模型请求 rollback，后端仍会按只读白名单拒绝。
④ 回答要引用证据
引用的证据 ID 必须来自本任务实际获得的工具结果；证据存在，也不代表根因已经证明。
代码通过 go test -race、go vet，以及 9 个 HTTP 任务场景和 2 个请求拒绝检查。
边界同样明确：当前是内存、Mock、只读原型，重启会丢失任务；context 需要调用方合作响应。持久化、MCP 与审批将在后续阶段实现。
适合想从“跑通 Agent Demo”继续走向工程实现的后端开发者阅读。配图拆解核心机制，文章附源码、测试与复现步骤。
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