AI 智能体（AI Agent）并不是“更聪明的聊天机器人”，而是一类具备环境感知、规划能力、工具调用与行动闭环的目标导向系统。
在工程实践中，90% 的失败并非源于模型能力，而是源于业务与架构设计错误。一个可复用的 AI Agent 项目，通常遵循如下 四阶段工程范式。
第一阶段：场景定义与边界建模（0 → 0.1）
结论一句话： Agent 项目不是从模型开始，而是从“不可做清单”开始。
1️⃣ SOP 结构化（Agent 的输入不是需求，而是流程）
定义：任务原子化 将业务目标拆解为 LLM 可理解、可独立完成、可验证结果的最小任务单元。
工程实践中，必须先完成：
- 明确完整业务流程（Flowchart）
- 标注：
- 决策节点（LLM 负责）
- 规则节点（代码负责）
2️⃣ 边界即安全（Boundary = Safety）
大模型的幻觉不可消除，只能被限制在可控范围内。
必须显式定义：
- 输入边界：文本 / API / 文件 / 结构化数据
- 输出边界：建议 / 草稿 / 是否允许真实执行动作
👉 工程经验： 不允许 Agent“自由行动”的系统，稳定性提升一个数量级。
第二阶段：系统架构与能力拆分（0.1 → 0.5）
结论一句话： Agent 是系统工程，不是 Prompt 工程。
1️⃣ 四大核心模块（行业共识架构）
一个可扩展的 Agent，必须显式拆分为：
- Profile：角色、目标、行为约束
- Memory：短期上下文 + 长期向量记忆
- Planning：任务分解与决策逻辑
- Tools：外部系统与能力接口
其中，Planning 层常采用 ReAct（思考 → 行动） 推理模式。
2️⃣ 自研 vs 平台：不是技术选择，而是组织选择
- 自研模式 适合：强定制、强控制需求 常见技术栈：LangChain、AutoGPT
- 平台模式 适合：快速验证业务价值、非核心技术团队 优势：可视化配置、降低工程复杂度
第三阶段：知识工程与 Prompt 体系（0.5 → 0.8）
结论一句话： 模型能力 ≠ Agent 能力，知识结构决定上限。
1️⃣ Prompt 不是一句话，而是一套指令系统
高质量 Prompt 必须包含：
- 角色锚定（身份 + 风格 + 禁区）
- 推理示例（Few-Shot > Zero-Shot）
- 明确输出格式与失败兜底策略
2️⃣ RAG 是工程问题，不是算法问题
Garbage In, Garbage Out 是 Agent 失败的第一原因。
关键工程点：
- 文档清洗与语义分块（Chunking）
- 混合检索：
- 关键词检索（Recall）
- 向量检索（Precision）
第四阶段：评估、测试与人机回圈（0.8 → 1.0）
结论一句话： 没有评估指标的 Agent，不具备上线资格。
1️⃣ 必须量化的三类指标
- 准确性：回答是否基于检索事实
- 遵循度：是否严格执行指令约束
- 安全性：是否越权或泄露敏感信息
2️⃣ Human-in-the-loop 是必选项
- 对抗输入测试（模糊 / 诱导 / 越界）
- 人工修正 → 数据回流 → Prompt & RAG 优化
总结：Agent 的竞争，本质是工程认知竞争
AI 智能体不是“模型堆叠”的产物，而是：
业务理解 × 架构设计 × 数据质量 × 评估体系的乘积
长期来看，真正可持续的 Agent 团队，一定具备：
- 清晰的能力边界
- 可演进的系统架构
- 高质量、可控的知识来源
- 持续评估与反馈闭环
