北京
构建AI代理工作流，第一个要回答的问题不是选哪个框架，而是：执行控制权放在哪里。哪些步骤走预先写好的代码路径，哪些决策交给模型，这个选择直接决定了整个系统的可靠性、成本和可预测性。
Anthropic把「工作流」和「自主系统」做了区分——工作流里，代码明确定义了执行路径。OpenAI对代理的定义则是：用大模型来执行工作流、完成用户任务的系统。两家说法不同，但指向同一个设计岔路口。
两条路线：预定义工作流 vs 代理自主执行
预定义工作流，是代码通过确定性路径来编排大模型和工具。当执行步骤可以提前写清楚时，这是理想选择。代理自主执行，则是让大模型参与决定怎么完成任务，在需要判断的地方动态处理复杂性。
只要任务允许，就尽量让路由保持确定性。这样做的好处是，你能看清一个代理到底是在提供真正的决策能力，还是只是在重复一段死板的流程。
从目标到可观测性的五个步骤
要构建可维护的系统，可以按一个结构化的顺序推进：
- 定义目标和边界：在挑选编排工具之前，先确定完成标准、预期输入，以及任务与策略之间的清晰界限。
- 设计状态管理：明确记录任务进度、所需上下文，以及跨多轮交互时的状态持久化要求。
- 集成工具和框架：对照你自己的控制路径和状态管理需求来评估框架，而不是盲目采用工具。
- 实施护栏：基于实际框架，为数据访问、可接受行为和决策权限设定策略边界。
- 测试和监控：跟踪延迟、成本、请求错误、工具使用情况和用户反馈。
这五步的顺序有讲究。目标和边界没定清楚就选工具，后面大概率要返工；状态管理没设计好就上框架，多轮交互会变成一团乱麻。
生产就绪度评估清单
要系统性地评估一个代理工作流是否达到生产标准，可以逐项检查这几个维度：
- 执行可见性：能否检查动作、工具使用、模型调用和响应？
- 任务完成度：输出是否满足既定目标？
- 延迟与成本：执行时间和资源消耗是否符合系统要求？
- 请求错误与反馈：失败记录和用户报告揭示了什么？
- 边界验证：执行过程是否遵守了数据访问和决策权限的限制？
这五项里，执行可见性和边界验证最容易被跳过。前者决定了出问题时你能不能定位，后者决定了系统会不会越权。两项都过关，才谈得上生产可用。
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