把 Agent 关进流程里，而不是让它自由发挥

"自主规划、自主决策、自主执行"——这是 Agent 宣传里最常见的三个词。做了一年多之后，我越来越倾向于反方向：能写死的就写死，只在必须判断的地方交给模型。

把流程写死的好处

一、可预测

同样的输入，走同样的路径，产出同样的结构。这对下游系统对接太重要了。自治 Agent 每次走的步骤不一样，返回格式也不一样，集成方会疯。

二、可调试

出错时你知道是哪一步错了。自治 Agent 出错，你面对的是十几轮工具调用的日志，很难判断是哪一环偏了。

三、成本可控

固定流程 = 固定调用次数 = 可预测的成本。自治 Agent 的调用次数是个随机变量，高峰期可能因为一次"想太多"烧掉十倍预算。

我的折中方案

大流程固定，小环节让模型判断。

比如内容审核流程：

提取文本 → 规则过滤（敏感词、长度） → 模型判断（是否违规、违规类型） → 人工复核（仅高风险）

流程是写死的四步，但"模型判断"那一步，输出是结构化的（是否违规 + 类型 + 理由 + 置信度），不是自由发挥。

再比如客服工单分类：先用关键词做粗分，模型只负责在 2 到 3 个候选里选一个。这比让它从 50 个分类里自由选要准得多。

什么时候真的需要自治

只有一种情况：任务空间太大，人力枚举不完。

比如"帮我调研一下这个行业"。你不知道要查几个网站、看几篇报告、从哪些角度分析。这种开放任务，写死流程反而笨拙。

但这种场景有个共同点：失败成本低。调研做得不好，重做一次就行，不会造成实际损失。

凡是涉及钱、客户、对外发布的，我都不建议让它自治。

一个判断标准

问自己：如果它这一步做错了，最坏的结果是什么？

• 结果错了，用户看一眼就发现 → 可以自治
• 结果错了，要等一周后才发现 → 加校验
• 结果错了，钱已经花出去了 → 必须人工确认

按这个标准划分，80% 的业务场景都落在后两类。所谓"全自动 Agent"，在真实业务里能做的其实很有限。