聊天界面只是 AI Agent 最外层的入口。真正决定产品能否投入使用的，是上下文是否可靠、工具是否可控、流程是否能追踪，以及错误能否被及时发现。
模型：根据任务选择，而不是只看参数
文本生成、代码、图片理解和长文档处理对模型能力的要求不同。实际项目还要同时考虑响应速度、调用价格、数据政策和可用区域。很多应用适合为不同任务组合多个模型，而不是所有请求都发送给最昂贵的模型。
知识：让回答有明确依据
当 Agent 需要使用企业资料或专业内容时，通常要建立检索流程。文档切分、元数据、更新机制和引用展示，往往比向量数据库品牌更重要。用户应该能看到答案依据，并在资料失效时找到维护入口。
工具：让 Agent 能执行动作
查询订单、创建任务、发送通知或生成文件，都需要通过工具接口完成。每个工具应定义清楚输入、输出、权限和失败处理。高风险操作不要依赖模型自行判断，必须使用程序规则和人工确认。
工作流：给不确定能力加上确定结构
将任务拆成可观察的节点，可以限制 Agent 的行动范围，也方便重试和定位问题。并非所有场景都需要完全自主的 Agent；在多数业务中，“固定工作流 + 局部智能判断”更稳定。
记忆与权限：只保留真正需要的信息
长期记忆会带来隐私、过期数据和错误累积问题。应明确保存哪些信息、保存多久、用户如何删除。不同用户和角色能够访问的数据与工具也要隔离。
评测与监控：上线才是开始
准备覆盖正常、边界和攻击场景的测试集，持续记录成功率、人工接管率、耗时和成本。模型或提示词发生变化后重新评测，避免局部优化造成其他任务退化。