> how i build agents

我怎么搭 Agent 系统

我不追求「一键全自动」的黑盒。一个 Agent 系统能不能用,取决于边界划得清不清楚: 哪些写死在代码里,哪些交给模型,哪些必须停下来等人。

谁负责什么

确定的写代码,模糊的交给模型,边界留给人

代码

确定的、可枚举的顺序与状态失败重试

模型

理解模糊输入生成内容开放式判断

人

定边界与红线审美与质量异常与最终决策

Agent 系统的五层

从复杂能力到能交付的系统
01

编排与决策

谁先谁后、什么时候停、什么时候交给人

02

工具调用

模型能调什么、怎么调、调不动怎么办

03

上下文与状态

任务、中间结果和历史跨轮次不丢

04

人工节点

审美、质量、风险,该由人拍板的就停下来等人

05

失败与重试

允许跳过、标记、记录,低风险异常不阻塞整条流程

什么该做成 Agent,什么不该

先划边界,再谈实现
规则明确、步骤固定的 写成代码。用模型只会更慢、更贵、更不稳。
输入模糊、需要理解和取舍的 交给模型,这是它真正擅长的地方。
出错代价高、要有人负责的 停下来等人拍板。人工节点是设计的一部分,不是自动化没做完。
只是为了听起来像 AI 的 不做。

RenderLoft 里,控制后台服务、读签名密钥这类命令就不进 MCP,只留给人。

技术判断准则

不追求最先进,选择最合理
合理性必要性成本可维护性未来迁移代价实际验证结果

我会与 AI 讨论、比较和审查方案,让不同视角暴露盲区;但最终由自己综合判断, 而不是把架构决策交给 AI。