智能体的吸引力在于它能理解目标、拆解任务、调用工具并持续推进。但在企业系统里，最先要设计的不是“它能多聪明”，而是“它被允许做什么”。
工具越强，权限越要细
查询类工具、写入类工具、付款类工具、通知类工具的风险完全不同。建议按动作类型分层授权：读数据可以自动执行，改数据需要条件判断，外部发送和不可逆操作需要人工确认。
状态管理要可复盘
智能体执行任务时会产生计划、工具调用、观察结果和下一步推理。每一步都应记录，便于用户追踪，也便于工程团队定位错误。如果状态只存在模型上下文里，问题发生后很难复盘。
失败不是异常，而是常态
工具超时、权限不足、参数错误、外部系统返回不一致，都会发生。智能体需要明确的失败策略：重试几次、何时降级、何时询问用户、何时停止。
给智能体设计“刹车”
当任务成本超过阈值、连续调用失败、输出触发安全规则，或用户目标发生变化时，系统应该中止执行。刹车机制越清晰，越容易让业务方放心使用。
从窄场景开始
好的智能体项目通常从单一流程开始，例如售后工单分类、报表解释、合同条款核对、开发任务拆分。先把工具、权限、评估和审计跑通，再扩展到更开放的任务。
智能体需要任务预算
预算不只是费用，还包括步骤数、工具调用次数、外部系统写入次数和等待时间。没有预算的智能体容易在复杂任务中无限尝试，最终让用户失去控制感。
人机协作点要提前设计
当智能体遇到低置信度判断、不可逆操作、合规风险或信息缺失时，应该把问题交还给人，而不是继续猜。优秀的智能体不是永远自动化，而是知道什么时候停下来。
- 为每个工具定义输入 schema、权限级别和超时策略。
- 把不可逆动作放进人工确认流程。
- 记录计划、调用、结果和用户反馈。
- 为长任务设置预算、步骤上限和中止条件。
- 把失败案例沉淀为回归测试，避免同类问题反复出现。