AI Agent应用场景评估 - 不要为所有事情都构建Agent，其核心价值在于自主性和探索性，适用于充满不确定性的开放问题空间[6][7][8] - 启动项目前需评估任务是否足够复杂模糊，若决策路径能用流程图清晰画出则更适合构建明确、节点可优化的工作流[9][10][11] - 必须评估任务产出价值是否能覆盖高昂的Token试错成本，例如高并发客服系统用传统工作流解决80%常见问题比Agent追求95%覆盖率更明智[12][13][14][15] - 需对Agent核心能力进行摸底考试，任何环节的短板会在循环调用中被无限放大，导致成本和延迟指数级增长[17][18][19] - 必须评估错误代价，在金融交易、自动驾驶等高风险领域需平衡信任与自主性，可通过只读权限、人工审批降低风险[20][21] AI Agent架构设计原则 - Agent本质可概括为"一个模型，拿着一堆工具，在一个环境里循环干活"，核心组件包括环境、工具集和系统提示[25][26][27][28] - 架构设计应大道至简，避免过度复杂化，仅围绕三个基本组件迭代可获得最高投入产出比[24][29][30] - 真正设计决策在于配备恰到好处的工具和编写清晰的Prompt，让Agent先跑起来再针对性优化[31] - 优化方向包括增加缓存机制降低成本、并行调用工具缩短延迟、优化进展可视化建立信任感[32] AI Agent调试优化方法 - 需像Agent一样思考，理解其决策仅依赖有限的上下文窗口（几千到几万个Token信息）[35][36][37] - 可通过"受限信息下的决策体验"类比文字冒险游戏，理解Agent面临的清晰环境状态描述、结构化动作选项和避免模糊目标消耗Token等困境[38][39][40] - 利用自然语言与Agent沟通，将其System Prompt、工具描述、执行轨迹交由顶级语言模型分析，获取最接近Agent自身的视角[41][46]