AI Agent的地基

Agent 的范式转移，不是把聊天做得更像人，而是把语言模型从信息生成器变成任务执行器。我们真正要判断的，不是它“能不能回答”，而是它“能不能在真实约束下把事情做完”。

对高确定、强审计、低容错的任务，规则、状态机和工作流通常更合适；只有当任务开放、多步、依赖工具、路径不唯一时，Agent 才值得上场。

第一原则不是追求智能感，而是追求匹配度。

进入 Agent 之后，关键就从单轮质量转向闭环质量。一个可用的 Agent，必须持续完成感知、规划、行动、观察、修正，靠循环而不是靠一次性回答抵达结果。

在这其中，Prompt 的作用也随之变化，它不是文案，而是运行契约，负责定义角色、边界、输出格式和失败处理。而上下文窗口则是 Agent 的稀缺资源，不要让冗余信息挤压推理空间。

因此，Agent 工程的核心不是“让模型更聪明”，而是“让系统更可控”。所使用的工具要小而清晰，输出要可压缩，错误要可识别，循环要可终止，资源要可约束。只要这些边界不清，模型越强，系统反而越容易失控。反过来说，边界越清楚，Agent 的能力越能稳定放大。

🚀Agent 的地基，归根结底是把“会说话的模型”变成“能被约束、能被追踪、能被停止的行动体”。

#LLMAgent #AgenticWorkflow #工作流 #系统架构