1. 先定单场景，不要先做通用平台
成功的 Agent 往往从一张工单、一份报表或一条审批开始。输入输出、责任人和错误代价写清楚，再谈编排。
2. 工具权限与人工确认点
能读哪些表、能改哪些字段、什么操作必须人工点确认，要在设计阶段冻结。无边界 Agent 在 production 不可接受。
3. 评测、日志与回退
用真实问题集测成功率与误操作率。每次工具调用留审计日志。模型或工具失败时要有明确回退路径。概念说明见 什么是 AI Agent；交付见 AI应用开发。
常见问题
Agent 和 RAG 是什么关系？
RAG 解决「知道什么」；Agent 解决「按步骤做什么」。很多项目两者结合：先检索再调用工具。
必须自研框架吗？
不必。关键是权限矩阵、工具清单和失败回退。框架选型应匹配团队运维能力。
描述一个具体 Agent 场景
例如：查库存后生成补货建议，需人工确认后下发任务。