AI Agent 不是聊天框，而是一条可恢复的工作流

很多 Agent 演示的流程都很顺：输入目标、调用工具、生成结果。但真实任务不会永远顺利。网络会中断，工具会返回异常，模型会误解上下文，人也可能在中途改变目标。

如果任务一失败就必须从头开始，它仍然只是一个更复杂的聊天框。

先设计失败，再设计自动化

一条可以长期运行的 Agent 工作流，至少需要回答：

• 当前任务处于什么状态；
• 哪些步骤已经完成并且可以复用；
• 工具调用失败后从哪里继续；
• 哪些动作必须由人确认；
• 结果如何被验证和记录。

这些问题与模型聪不聪明无关，却直接决定系统是否可靠。

把长任务拆成可检查的步骤

我倾向于把任务拆成明确的阶段，每个阶段都有输入、输出和检查点：

1. 明确目标与约束；
2. 收集并整理上下文；
3. 生成可执行计划；
4. 分步调用工具；
5. 验证结果；
6. 保存状态与决策记录。

一旦中断，系统应该知道已经完成了什么，而不是重新猜一遍。重要动作需要幂等设计，避免重试时重复发送、重复写入或覆盖数据。

人工介入是系统能力

让人确认并不代表自动化失败。恰当的人工边界可以处理模型不确定、权限敏感和结果不可逆的场景。

成熟的 Agent 不追求“完全没人管”，而是让人只在真正需要判断的位置出现。

Agent 的工程价值，不在于一次能走多远，而在于失败之后能否继续、结果能否检查、行为能否解释。模型会持续变强，但状态管理、权限边界与恢复机制仍然是把演示变成系统的关键。