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给「启明英语」做的小 E，前九篇攒下的代码，全都在 demo.py 里跑得漂漂亮亮。直到同事来找我，说想把批改接到小程序里给学员用。 我第一反应是"很简单，把 demo 改改就行"。结果一动手才发现，

给「启明英语」的小 E 调批改提示词，是我做这个项目以来最心虚的一段时间。 我改了一句话——"只指出非常确定的错误，拿不准的先别报"。本意是让批改语气温和点，别把刚起步的学生吓跑。改完随手试了三个例子

晚上八点，家长的黄金咨询时段，运营突然在群里刷屏：小E卡住了。 我看了一眼后台，症状比"卡住"难看得多。有的家长转圈三秒然后看到一句报错；有的等了九秒，换来同一个错误；还有一位家长运气好，等了五秒拿到

上周出了一次挺丢人的事故。一个学生问助教小E："我明天的课是几点？"小E秒回："您的写作课在周三下午三点，3 号教室。"学生第二天下午三点到了 3 号教室——那天根本没排课，写作课是周六上午的。 另一

上周启明英语的助教"小E"上线了作文批改，第一天就出了两单事故。 一单是打分接口超时。批改流程是"读题 → 找语法错 → 找用词问题 → 看结构 → 打分 → 生成评语"，前四步都跑完了，卡在打分上。

小E 上线第三天，课程顾问来找我，语气不太友好。 一位学员在 App 里问小E："启明英语的口语课一共有几级？"小E 回得又快又顺："一共六级，每级 12 课时，建议从一级开始逐级报读。"学员信了，直

接手启明英语的批改模块后，我干的第一件事是把第 2 篇那套人格提示词接进业务，然后立刻撞上了下一堵墙。 模型的回答真的变规整了：错在哪、为什么、怎么改，三段清清楚楚，老师看了都说好。但产品那边给我的需

上个月给「启明英语」的助教小 E 做口语陪练，上线没几天，负责运营的同事甩给我一张账单截图，问我一句话：为什么同一个学生，聊到第 12 轮，单轮花的钱是第 1 轮的八倍？ 我当时以为他看错了，结果自己

上周有个学员找我，说他的英语批改助手"抽风"：同一段代码，上午批改返回三行规整的"错在哪—为什么—怎么改"，下午就变成一篇热情洋溢的小作文，晚上干脆给他打了个分还附赠评语。 代码一行没动。他怀疑是模型

我带学员做 AI 项目，第一天挂掉的人里，十个有七个不是死在代码上，是死在环境上。 典型现场是这样的：教程说 pip install xxx，他装了，运行报错说找不到包；再装一次，装到全局去了，把另一

自治 Agent 真正跑起来之后，最让人睡不安稳的，往往是那一两个带副作用的动作：退款、删除账号、修改配置、对外发送通知。第 03 篇的 Tool Calling 让模型能自动调用工具，但「自动」这两

02 篇的 ConversationStore 解决的是「一场对话怎么存」。但真实 App 从来不止一场对话：用户可能在 A 会话问报销、在 B 会话查订单；后台可能同时跑着一个定时摘要任务和一个前台

01 篇做接入底座时，我们给 LlmClient 配了 RetryPolicy：超时或 5xx 就重试一次，退避再试。这在「网络偶尔抖一下」的场景够用。但真机上你会遇到三种性质完全不同的失败：偶尔抖动

做 Agent 应用最怕的不是「写不出第一版」，而是「改了第三版之后，发现第一版明明答对的题现在答错了」。大模型有随机性、提示词有耦合、工具调用有边界，靠人肉聊天抽查既覆盖不全又无法回放。这一篇我们给

在「HarmonyOS 7 Agent 开发实战」系列里，第 01 篇我们已经搭好了 llmclient，让模型能够稳定地"吐文字"；第 03 篇讲了 Tool Calling，让模型能"发起工具调用

前几篇我们一直在打磨"单个 Agent"：01 篇搭好统一的 LLM 底座与重试策略，02 篇补上对话记忆，03 篇让模型学会调工具，04 篇用检索增强让它有据可答。但真实任务往往一句话里塞了三件事—

上一篇 02 把「对话怎么存、系统提示怎么常驻、上下文怎么裁剪」收敛成了 ConversationStore。但当 Agent 需要陪你聊二三十轮甚至跨会话时，仅仅「丢最旧」会直接把关键信息（用户偏好

前两篇已搭好底座：01 抽象了 LlmClient，02 用 Agent + ConversationStore + ChatUIMessage 做出对话页。本篇在其上叠加一层流式解析与打字机 UI，

前三篇把云端大模型接进了 HarmonyOS 7（API 26），搭好了对话脚手架，也让模型学会了用 Tool Calling 查订单查库存。但企业落地还有一大块硬需求没解决：员工问"年假怎么申请""

前两篇把云端大模型接进了 HarmonyOS 7（API 26），也搭好了 Agent 脚手架和对话 UI。但只要把这套东西拿去做点真实业务，问题立刻暴露：用户问"我的订单到哪了"，模型张口就是一句"