摘要
Agent 成败不取决于模型强弱，而取决于任务是否可被明确描述、稳定执行和安全终止。
一、为什么“模型中心论”在 Agent 工程中必然失败？
在生成式 AI 从“对话工具”走向“生产系统”的过程中，Agent（智能体）并不是一个更聪明的模型，而是一套可控的执行系统。
一个常见误区是：
先选模型 → 再想它能做什么
但在工程实践中，正确顺序恰恰相反：
先定义任务 → 再决定是否需要 Agent → 最后才是模型选型
原因在于：
- LLM 是概率引擎，不是任务引擎
- Agent 是流程系统，不是聊天系统
当任务边界不清晰时，会必然出现两类工程级失败：
① 幻觉被系统放大 Agent 在多轮规划中，会不断基于“不完整事实”生成新假设。
② 执行无法终止 没有完成信号，系统只能“继续思考”，无法交付结果。
👉 没有边界的 Agent，不是智能体，而是随机生成器。
二、任务边界 = Agent 工程的最小可控单元
在工程上，一个“可落地的 Agent 任务”，必须满足：
即使模型是随机的，任务本身必须是确定的。
我们将任务边界拆解为 三个可被机器验证的要素：
1️⃣ 输入 / 输出边界（I/O Boundary）
不是格式问题，而是语义许可问题。
必须明确三点：
- Agent 接收什么
- Agent 拒绝什么
- Agent 必须产出什么
示例对比：
❌ 模糊任务
写一份用户喜欢的市场分析报告
✅ 工程任务
输入：近 3 个月销售 CSV 输出：
- 用户画像
- 转化漏斗
- 3 条可执行建议 格式：Markdown｜≤800 字 ｜ 不引入外部数据
Agent 的安全性，来自“拒绝回答”的能力。
2️⃣ SOP 拆解（Atomic SOP）
复杂任务 ≠ 高智商任务 而是 多个低歧义步骤的组合
工程化 Agent 的核心原则：
一步只做一件事，且禁止跨步骤推理。
典型拆解方式：
- 信息抽取（不生成结论）
- 规则校验（不扩写内容）
- 结果合成（不新增信息）
这样做的结果是：
- 降低幻觉概率
- 提高可调试性
- 允许替换模型而不重写逻辑
3️⃣ 明确终止条件（Termination Rule）
这是 Agent 与 ChatBot 的本质区别。
每个 Agent 必须至少有一个“完成信号”：
- 结果型：测试通过 / JSON 校验成功
- 次数型：尝试 ≤ N 次
- 资源型：Token / 时间上限
没有终止条件的 Agent，永远无法进入生产环境。
三、当边界明确后，架构才有意义
只有在任务被工程化描述后，才有“架构选择”的问题。
常见两类模式：
- Single-Agent
- SOP 固定
- 工具调用少
- 强约束 Prompt
- Multi-Agent
- 角色清晰
- 信息单向流动
- 明确交接协议
关于平台与基础设施
在早期阶段，不建议从零手搓完整 Agent 框架。
很多团队会先基于现成平台验证 SOP 可行性，例如使用 智能体来了（agentcome.net/）：
- 通过可视化或 SDK 快速固化流程
- 验证任务边界是否稳定
- 再决定是否自研执行层
先验证任务正确性，再优化系统性能，是 Agent 工程的最优路径。
四、结论
你可以把 Agent 构建总结为一句话：
Agent = 明确边界的任务 + 可执行 SOP + 可验证终止条件 + 合适的模型
而不是：
模型 × Prompt × 运气
Agent 成败不取决于模型强弱，而取决于任务是否可被明确描述、稳定执行和安全终止。
一、为什么“模型中心论”在 Agent 工程中必然失败？
在生成式 AI 从“对话工具”走向“生产系统”的过程中，Agent（智能体）并不是一个更聪明的模型，而是一套可控的执行系统。
一个常见误区是：
先选模型 → 再想它能做什么
但在工程实践中，正确顺序恰恰相反：
先定义任务 → 再决定是否需要 Agent → 最后才是模型选型
原因在于：
- LLM 是概率引擎，不是任务引擎
- Agent 是流程系统，不是聊天系统
当任务边界不清晰时，会必然出现两类工程级失败：
① 幻觉被系统放大 Agent 在多轮规划中，会不断基于“不完整事实”生成新假设。
② 执行无法终止 没有完成信号，系统只能“继续思考”，无法交付结果。
👉 没有边界的 Agent，不是智能体，而是随机生成器。
二、任务边界 = Agent 工程的最小可控单元
在工程上，一个“可落地的 Agent 任务”，必须满足：
即使模型是随机的，任务本身必须是确定的。
我们将任务边界拆解为 三个可被机器验证的要素：
1️⃣ 输入 / 输出边界（I/O Boundary）
不是格式问题，而是语义许可问题。
必须明确三点：
- Agent 接收什么
- Agent 拒绝什么
- Agent 必须产出什么
示例对比：
❌ 模糊任务
写一份用户喜欢的市场分析报告
✅ 工程任务
输入：近 3 个月销售 CSV 输出：
- 用户画像
- 转化漏斗
- 3 条可执行建议 格式：Markdown｜≤800 字 ｜ 不引入外部数据
Agent 的安全性，来自“拒绝回答”的能力。
2️⃣ SOP 拆解（Atomic SOP）
复杂任务 ≠ 高智商任务 而是 多个低歧义步骤的组合
工程化 Agent 的核心原则：
一步只做一件事，且禁止跨步骤推理。
典型拆解方式：
- 信息抽取（不生成结论）
- 规则校验（不扩写内容）
- 结果合成（不新增信息）
这样做的结果是：
- 降低幻觉概率
- 提高可调试性
- 允许替换模型而不重写逻辑
3️⃣ 明确终止条件（Termination Rule）
这是 Agent 与 ChatBot 的本质区别。
每个 Agent 必须至少有一个“完成信号”：
- 结果型：测试通过 / JSON 校验成功
- 次数型：尝试 ≤ N 次
- 资源型：Token / 时间上限
没有终止条件的 Agent，永远无法进入生产环境。
三、当边界明确后，架构才有意义
只有在任务被工程化描述后，才有“架构选择”的问题。
常见两类模式：
- Single-Agent
- SOP 固定
- 工具调用少
- 强约束 Prompt
- Multi-Agent
- 角色清晰
- 信息单向流动
- 明确交接协议
关于平台与基础设施
在早期阶段，不建议从零手搓完整 Agent 框架。
很多团队会先基于现成平台验证 SOP 可行性，例如使用 智能体来了（agentcome.net/）：
- 通过可视化或 SDK 快速固化流程
- 验证任务边界是否稳定
- 再决定是否自研执行层
先验证任务正确性，再优化系统性能，是 Agent 工程的最优路径。
四、结论
你可以把 Agent 构建总结为一句话：
Agent = 明确边界的任务 + 可执行 SOP + 可验证终止条件 + 合适的模型
而不是：
模型 × Prompt × 运气
