智能体（Agent）是在给定目标下，能规划、调用工具、观测反馈并自我纠正的系统。本文聚焦工程中的可落地方案。
核心循环：计划—执行—反馈
- 计划：分解目标为若干可执行步骤（任务树/链）。
- 执行：根据步骤选择并调用工具（函数调用/API/数据库/检索）。
- 反馈：记录结果与异常；必要时回滚、重试或调整计划。
工具与选择策略
- 工具描述：严格定义输入/输出与异常；提供示例以降低调用错误率。
- 工具选择：基于模型路由或规则；为关键工具设置人工确认阈值。
- 组合模式：顺序（Chain）、并行（Fan-out/Fan-in）、条件分支（IF/ELSE）。
记忆与状态
- 短时记忆：本轮对话关键信息，控制上下文长度。
- 长时记忆：以向量检索存储实体与事实；按场景检索注入。
- 任务状态：显式状态机/事件驱动，便于监控与恢复。
验证与安全
- 结果验证：正则/Schema 校验、单元断言、冗余工具交叉验证。
- 安全：权限最小化、输出过滤、工具沙箱、敏感操作二次确认。
- 审计：结构化日志、追踪调用链、可观测性指标。
工程建议
- 优先明确目标与可衡量指标（任务成功率、时延、成本）。
- 小步快跑：从“半自动 + 人审”迭代到全自动。
- 降级方案：故障时切换到保守路径或人工接管。
良好的智能体不在于“花哨提示词”，而在于清晰的边界、可靠的工具与严格的验证闭环。
