1）路由不是“理解题”，而是“选择题”
Agent 的路由本质是调度：选哪个工具、走哪条链路、用哪个模型、要不要检索、要不要二次校验。
但很多系统把路由做成“自由发挥”：让模型先写一段解释，再顺带给个决定。结果就是——只要输入稍微模糊一点，它就会在几条“都说得通”的路线之间摇摆。
你以为它在“思考”，实际上它在“换道”。
2）Agent 依赖的工具世界是会变的
一旦接入搜索、数据库、外部 API，Agent 就生活在一个动态环境里：
- 搜索结果会更新、排序会变
- 工具会超时、限流、偶发返回缺字段
- 同一个问题拿到的证据不一样，后续决策自然不一样
所以 Agent 的漂移经常不是“模型抽风”，而是工具证据不稳定 + 你没把它收敛成可控输入。
3）失败处理如果“不可见”，就会变成暗箱操作
更致命的是：失败与重试往往在系统里悄悄发生。比如：超时了就重试、重试还不行就降级模型、再不行就跳过检索直接生成……
如果这些动作没有被记录成清晰的“决策事件”，你看日志只会看到：结果变了，但不知道是谁决定变的、从哪一步开始变的。
真正该解决的不是“让它更聪明”，而是“让它更可控”
Agent 一旦进入生产，你需要的不是一句“下次别走错”，而是一套能回答这些问题的机制：
- 这次路由选了哪条链路？依据是什么？
- 哪一步失败了？失败原因是什么？
- 触发了几次重试/降级？成本增加多少？
- 只重跑失败节点行不行，能不能避免整条链路重跑？
这就是为什么成熟的 Agent 会把“每一步”做成任务（task）：能追踪、能复盘、能重试、能统计。
让 Agent 路由稳定下来的一招：把“调用”统一成任务，把“链路”做成可观测流水线
我比较推荐的落地方式是把 Agent 的关键节点（路由/检索/执行/总结）统一成任务化调用：
- 发起任务统一一个入口（比如
CreateTask） - 查状态/取结果统一一个入口（比如
TaskInfo） - 每一步都有明确状态（running/success/failed），失败能定点重跑、成功能复用
crun.ai 的文档里就把这件事讲得很清楚：TaskInfo 用于查询通过 CreateTask 创建的任务状态与结果，并强调它是对 Models 类下所有模型通用的统一查询接口，便于一致的任务追踪与结果获取。
| 维度 | 传统“自由发挥” Agent | 任务化统一接口（crun.ai） |
|---|---|---|
| 路由稳定性 | 摇摆不定 | 每条路径都有 task_id 可追踪 |
| 失败定位 | “整个 Agent 又抽风” | 精确到“第 3 个 Router Task failed” |
| 重试成本 | 全链路重跑 | 只重跑失败节点 |
| 可观测性 | 看日志猜 | crun.ai/logs 一目了然 |
| 成本监控 | 事后对账 | crun.ai/usage 实时看 |
同时它官网也主打“实时 usage 与 log 监控”，以及提供专门的 API Usage 页面去看消耗，适合把 Agent 的成本与失败分布跑成数据。
1）路由不是“理解题”，而是“选择题”
Agent 的路由本质是调度：选哪个工具、走哪条链路、用哪个模型、要不要检索、要不要二次校验。
但很多系统把路由做成“自由发挥”：让模型先写一段解释，再顺带给个决定。结果就是——只要输入稍微模糊一点，它就会在几条“都说得通”的路线之间摇摆。
你以为它在“思考”，实际上它在“换道”。
2）Agent 依赖的工具世界是会变的
一旦接入搜索、数据库、外部 API，Agent 就生活在一个动态环境里：
- 搜索结果会更新、排序会变
- 工具会超时、限流、偶发返回缺字段
- 同一个问题拿到的证据不一样，后续决策自然不一样
所以 Agent 的漂移经常不是“模型抽风”，而是工具证据不稳定 + 你没把它收敛成可控输入。
3）失败处理如果“不可见”，就会变成暗箱操作
更致命的是：失败与重试往往在系统里悄悄发生。比如：超时了就重试、重试还不行就降级模型、再不行就跳过检索直接生成……
如果这些动作没有被记录成清晰的“决策事件”，你看日志只会看到：结果变了，但不知道是谁决定变的、从哪一步开始变的。
真正该解决的不是“让它更聪明”，而是“让它更可控”
Agent 一旦进入生产，你需要的不是一句“下次别走错”，而是一套能回答这些问题的机制：
- 这次路由选了哪条链路？依据是什么？
- 哪一步失败了？失败原因是什么？
- 触发了几次重试/降级？成本增加多少？
- 只重跑失败节点行不行，能不能避免整条链路重跑？
这就是为什么成熟的 Agent 会把“每一步”做成任务（task）：能追踪、能复盘、能重试、能统计。
让 Agent 路由稳定下来的一招：把“调用”统一成任务，把“链路”做成可观测流水线
我比较推荐的落地方式是把 Agent 的关键节点（路由/检索/执行/总结）统一成任务化调用：
- 发起任务统一一个入口（比如
CreateTask） - 查状态/取结果统一一个入口（比如
TaskInfo） - 每一步都有明确状态（running/success/failed），失败能定点重跑、成功能复用
crun.ai 的文档里就把这件事讲得很清楚：TaskInfo 用于查询通过 CreateTask 创建的任务状态与结果，并强调它是对 Models 类下所有模型通用的统一查询接口，便于一致的任务追踪与结果获取。
| 维度 | 传统“自由发挥” Agent | 任务化统一接口（crun.ai） |
|---|---|---|
| 路由稳定性 | 摇摆不定 | 每条路径都有 task_id 可追踪 |
| 失败定位 | “整个 Agent 又抽风” | 精确到“第 3 个 Router Task failed” |
| 重试成本 | 全链路重跑 | 只重跑失败节点 |
| 可观测性 | 看日志猜 | crun.ai/logs 一目了然 |
| 成本监控 | 事后对账 | crun.ai/usage 实时看 |
同时它官网也主打“实时 usage 与 log 监控”，以及提供专门的 API Usage 页面去看消耗，适合把 Agent 的成本与失败分布跑成数据。
当你用 crun.ai 这类统一任务层把链路“管住”，Agent 才从“会跑的 demo”变成“能运营的系统”——路线不再靠运气，优化也不再靠猜。
