这不是一篇教你“如何做 Agent”的文章。
这是在你决定要不要做之前，必须先通过的一次工程拷问。
如果一个智能体项目在立项阶段就回答不了下面的问题，那么它后续出现的：
Agent 行为不稳定
Prompt 越写越长
错误无法复现
系统无法演进
都不是“模型不行”，而是立项失败的延迟后果。
使用说明：如何阅读这 7 个问题？
每一个问题，不是“愿景问题”，而是工程问题
每一个问题，都只有三种状态：
✅ 已明确
⚠️ 模糊但有路径
❌ 无法回答
出现 ≥2 个 ❌，建议直接否决立项
问题一：这个项目的“智能”到底负责什么？
如果 Agent 行为出错，你准备让它为哪一类决策负责？
这是最残酷、也最常被跳过的问题。
错误回答示例
“负责帮用户更高效完成任务”
“负责自动化流程”
“负责理解用户意图”
这些都是功能描述，不是责任边界。
工程化回答应该是
它负责任务拆解顺序
它负责工具选择
它负责是否请求澄清
它负责何时停止
✅ 如果你能清晰说出Agent 的决策责任面
❌ 如果你只能描述“它会做什么”
问题二：失败发生时，你预期谁来“反思”？
失败后，是人来总结，还是系统自己生成改进信号？
这是区分Demo 项目和工程项目的分水岭。
两种完全不同的系统走向
| 失败处理方式 | 系统命运 |
| 人工看日志 | Prompt 地狱 |
| 系统生成反思单元 | 可进化 |
立项阶段必须明确
是否设计行动后反思（Post-Action Review）
是否有结构化失败记录
是否有失败进入系统的通道
✅ 如果你已经设计了 Reflection / Case 结构
❌ 如果你回答：“先跑起来再说”。
问题三：Agent 的行为空间是否真的不可枚举？
这个问题，用规则+Tool 能不能解决？
这是一个防止过度 Agent 化的关键问题。
你应该警惕这些信号
行为路径其实固定
决策条件可枚举
错误类型是实现错误，而非决策错误
如果是这样：你需要的是Tool，不是Agent
✅ Agent 的必要条件：
行为组合指数级
顺序 / 时机 / 上下文高度相关
错误需要“复盘”，而不是“修 bug”
问题四：错误是否具有“跨任务复现价值”？
这个 Agent 犯的错，值不值得被长期记住？
这是一个是否值得投入工程成本的问题。两类完全不同的错误
| 错误类型 | 是否值得学习 |
| API 超时 | ❌ |
| 参数格式错 | ⚠️ |
| 选错工具 | ✅ |
| 忽略约束 | ✅ |
| 过早执行 | ✅ |
✅ 如果错误模式可以跨任务复现
❌ 如果错误大多是环境噪声。
问题五：这个 Agent 的改进，会不会牵一发动全身？
你能否在不破坏系统其他部分的前提下，让它变好？
这是一个系统耦合度问题。高风险信号
改 Prompt 会影响所有场景
Router 和 Prompt 强耦合
一个改动需要“全量回归”
✅ 成熟设计应当允许：
局部 Prompt 演进
用例级回归
可回滚策略
❌ 如果你现在就知道：“改它一定会影响别的 Agent”，那不是智能，是系统性脆弱。
问题六：你准备用什么指标判断“它变好了”？
不是离线评测，而是线上行为指标。
如果你的回答是：
BLEU / Rouge
人工感觉
“好像更聪明了”
那这不是工程项目。工程上至少要明确一类指标
决策错误率
重试次数
人工兜底频率
用户澄清触发率
✅ 如果指标和 Agent 决策责任强相关
❌ 如果指标只是模型输出质量
问题七：当它表现不好时，你是“修它”，还是“下线它”？
Agent 是否允许被降级、冻结或替换？
这是最后一个，但极其关键的问题。成熟系统的现实
Agent 不是永远正确
某些阶段它可能比规则更差
某些版本必须回滚
✅ 如果你设计了：
fallback 路径
Tool-only 模式
策略切换开关
❌ 如果你默认：“Agent 是系统核心，不能关”。那你不是在做工程，而是在下注。
结语：不是所有问题都值得用 Agent 解决
以上7个问题，覆盖了Agent的定义，概念，核心功能，错误处理，性能优化等方方面面。最后给一句立项级别的工程结论：Agent 是系统中最昂贵、最脆弱、也最难维护的单元。如果你在立项时就无法回答它的失败如何被吸收，那你不是在建系统，而是在制造未来的事故。
