1 接受系统不再每次走同一条路

后端工程师很习惯一件事，相同输入，应该得到相同输出。

可 Agent 面对的是自然语言和开放任务。同一句话换个上下文，它可能选择不同工具，也可能走出不同执行路径。

刚开始接触时，这种感觉真的很难受。第一反应往往是增加规则，把所有路径重新固定下来。

但 Agent 工程要追求的，不是每一次路径都完全相同，而是不同路径都不越过边界，并且大概率抵达正确结果。

落到工程上，就是提前设置权限、预算、超时、停止条件和人工接管点，再通过评测盯住结果。

管理不确定性，不是消灭它。

2 不再替 Agent 写完每一步

传统后端拿到需求，习惯把它拆成一条完整流程。

第一步做什么，第二步调用谁，失败走哪个分支，全部提前写清楚。

做 Agent 时，如果还是这样拆，最后很容易得到一个自然语言包装的工作流。

更合适的设计方式，是告诉 Agent 目标是什么，它能看到哪些信息，可以使用哪些工具，什么情况算完成，哪些事情绝对不能做。

给它地图，不替它走路。

我的判断标准很简单。如果一个环节没有任何判断空间，就放进代码。如果下一步会随着用户意图和环境变化，就考虑留给 Agent。

3 接口成功，不等于事情办成

后端系统很容易判断一次调用是否成功。

状态码对了，数据写进去了，消息发出去了，这次请求就算结束。

但在 Agent 系统里，所有接口都可能成功，用户的事情却没有办成。

邮件发送成功了，但收件人错了。资料搜索完成了，但回答漏掉了最重要的限制条件。工单创建成功了，但用户真正想要的是退款。

所以测试 Agent，不能只测试工具有没有调用成功，还要检查用户任务有没有真正完成。

过去测试逻辑，现在还要测试行为。

4 Agent 最危险的失败，往往没有报错

传统系统的失败很显眼。

超时、异常、数据库写入失败，我们可以捕获，可以报警，也可以重试。

Agent 的很多失败却会正常返回。

它可能理解错了，选错了工具，漏做了一步，甚至沿着错误方向非常顺畅地把整件事做完。

这种失败，靠try catch抓不到。

我们需要给关键步骤增加验证，给高风险动作增加审批，证据不足时允许它停下来，任务完成前再检查一次结果。

Agent 工程不只是处理报错，还要让那些没有报错的错误，也能被看见、停住和恢复。

5 工具不只要能调用，还要让模型看懂

过去设计 API，只要名称、参数和返回值对程序员足够清楚，基本就可以了。

但 Agent 的工具，还有一个新的使用者，模型。

一个叫searchData的接口，在代码里没有问题。可模型不知道该什么时候用，也不知道它查的是客户、订单还是知识库。

如果改成「查询客户近 30 天订单」，再写清适用场景、参数含义、返回内容和失败后的处理方式，模型选对工具的概率会高很多。

有时候 Agent 看起来很笨，不一定是模型不够强，也可能是我们给它的工具太难懂。

API 给程序用，工具还要给模型读。

6 Hook 应该管底线，不应该接管思考

我越来越喜欢一种分工。

权限、事务、幂等和数据一致性，交给代码。

预算、审批、超时和危险动作，交给 Hook。

领域经验、工作方法和检查清单，放进 Skill。

意图理解、任务规划和动态调整，留给 Agent。

这几层不是互相替代，而是各自负责自己最擅长的部分。

Hook 是护栏，不是轨道。

护栏守住不能越过的地方。轨道却会规定 Agent 每一步只能怎么走。一旦护栏被修成轨道，Agent 的智能也就没有多少空间了。

7 出问题时，别只盯着代码

传统系统出了 Bug，我们习惯沿着调用链找代码。

Agent 出了问题，还要多问几句。

它当时看到了什么上下文，检索到了哪些资料，加载了哪个 Skill，工具描述是什么，为什么判断任务已经完成。

同一段代码，只要模型版本、Prompt、上下文或者工具返回发生变化，行为就可能完全不同。

所以 Agent 的可观测性，不能只有错误日志和耗时。还需要保留它看到了什么、做了什么，以及为什么做出这个选择。

查 Agent 的 Bug，其实是在还原它当时看到的世界。

8 Agent 上线，才是调教的开始

传统功能上线以后，只要没有 Bug，可能很长时间不用调整。

Agent 不太一样。

用户会不断发明新的说法，业务知识会变化，工具会增加，模型升级以后，过去表现很好的问题也可能突然退化。

所以 Agent 上线以后，要持续收集真实问题，整理 Bad Case，把典型失败放进评测集，再去调整 Skill、工具和上下文。

每次修改以后，还要重新跑一遍旧问题。

这件事有点像带一个新人。不是培训一次就结束，而是在真实工作里不断反馈，让它慢慢形成稳定能力。

Agent 不是交付一次，是持续养能力。

9 别先问模型能做什么，先问用户要办成什么

做 Agent 时，我们很容易从技术能力出发。

这个模型会总结，会写 SQL，会调用工具，还能自己规划任务。听起来每一项都很厉害。

可用户真正关心的，通常不是这些。

他想处理完一次投诉，完成一笔退款，拿到一份可信报表，或者把一个来回协调半天的流程真正推进下去。

如果 Agent 只帮用户完成其中一步，剩下的还要人来回搬运，它可能只是一个更聪明的功能，并没有真正成为 Agent。

模型能力是零件，用户任务才是要交付的东西。

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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