用Agent自动完成任务

用 Agent 自动完成任务，关键不是让 AI “自由发挥”，而是把目标、工具、权限、检查点和退出条件设计清楚。否则 Agent 很容易跑偏或反复尝试无效步骤。

选择合适任务

适合 Agent 的任务通常满足：

• 目标明确；
• 可以拆成步骤；
• 中间结果可检查；
• 工具有明确边界；
• 出错后可以停止或回滚。

例如“整理资料并生成摘要”适合；“帮我经营整个公司”太模糊。

示例：自动整理资料

目标：给定一个主题，Agent 自动搜索资料、提取要点、生成大纲。

可以拆成：

1. 根据主题生成搜索关键词；
2. 调用搜索工具；
3. 读取结果摘要；
4. 去重和筛选；
5. 生成结构化大纲；
6. 标注不确定信息。

这个任务主要是读和写文本，风险较低，适合入门。

设置最大步骤数

Agent 必须有停止条件：

MAX_STEPS = 6
for step in range(MAX_STEPS):
    action = plan_next_action(state)
    result = run_tool(action)
    state = update_state(state, result)

没有最大步骤数，Agent 可能陷入循环。

加入人工确认

如果 Agent 要执行写操作，例如发送邮件、提交表单、修改数据库，必须在执行前让人确认。

推荐流程是：Agent 生成草稿或计划，用户确认后程序再执行。

任务状态管理

不要只把状态放在对话文本里。应该用结构化对象保存：

state = {
    'goal': '整理RAG资料',
    'steps_done': [],
    'sources': [],
    'draft': None,
    'approved': False
}

这样更容易恢复、调试和审计。

失败处理

Agent 自动任务必须考虑失败：搜索没结果、工具超时、模型输出格式错误、用户目标不清楚。遇到失败时，系统应该说明原因并请求补充信息，而不是继续编造。

小结

Agent 自动化的核心是可控。先从低风险、可检查、步骤明确的任务做起，逐步增加工具和权限。真正可靠的 Agent 更像一个有日志、有审批、有边界的自动化流程，而不是完全放任的聊天机器人。