如何设计一个生产级的 AI Agent 产品？

需求与指标

先澄清自主度与失败代价：能误删数据的 Agent 必须强管控。核心指标：任务完成率（端到端）、人工干预率、单任务成本与延迟、安全违规率。可靠性与可控性优先于「看起来很智能」。

整体架构

输入 → 规划器 → 执行循环（推理 ↔ 工具调用 ↔ 观测）→ 护栏与权限校验 → 记忆读写 → 输出，全程 trace 落库并接评测。

内核：规划 + 工具 + 记忆

规划 做任务分解与子目标编排，复杂流程用状态机/图（LangGraph 类）固化关键路径而非全放任 LLM 自由发挥。工具调用经 Function Calling/MCP 接外部能力，工具描述清晰、参数校验严格。记忆 分短期（会话上下文）与长期（向量库/知识沉淀经验），按需检索注入。

护栏与权限

护栏 做输入输出审核、越权动作拦截；权限按最小授权，敏感操作（付款、删除、外发）需显式确认；工具调用在沙箱执行限制副作用与爆炸半径。

可观测与人在回路

全链路 trace（每步推理、工具入参出参、耗时、成本）可回放；接评测集对回归打分。高风险或低置信步骤触发 人在回路 审批，人类反馈回流改进。

可靠性工程

工具失败重试 + 退避，模型/工具不可用时降级到简化流程或人工；设最大步数与成本上限防失控循环；维护固定评测集 + 线上完成率/干预率监控驱动迭代。