Agent 越自主，停止条件越重要
自主性扩大了 Agent 的行动空间，也扩大了错误半径。没有完成、等待、审批、无进展、预算和不可恢复失败的停止设计，Loop 只是失控的重复。
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自主性扩大了 Agent 的行动空间，也扩大了错误半径。没有完成、等待、审批、无进展、预算和不可恢复失败的停止设计，Loop 只是失控的重复。
评测的目的不是给模型发成绩单，而是支持继续、缩范围、回退或停止。平均分无法替团队承担上线决定。
成功演示只能证明一条顺路能走通。真正决定 Agent 能否进入产品的，是缺输入、工具失败、结果未知和人工接管时怎样收口。
产品经理不需要替工程选完技术栈，但要懂到能判断能力边界、追问失败机制、写出可验收的共同对象，并对取舍负责。
把所有历史对话塞回上下文，不会自动得到可靠记忆。真正的记忆设计，需要区分状态、知识、轨迹、成果和临时工作视图。
用户只看到一个按钮，系统却要完成身份、权限、状态、外部动作与结果读回。产品责任藏在每一次接力和失败里。
PoC 证明一个关键假设在受控条件下成立；上线要求一小群真实用户在完整任务里可用、可管、可退。两者不是同一关。
召回相似片段只是开始。RAG 能否可信，取决于系统是否知道哪份知识有效、谁能看、冲突时听谁、撤回后怎样消失。
功能清单描述系统“有什么”，任务合同定义一次工作怎样开始、怎样完成、何时停下，以及结果由谁承担。
AI 把制作速度提上去了，却没有替团队承担判断。真正稀缺的能力，正在从“做出来”转向“证明它值得交付”。
AI 交付不是消灭不确定性，而是把它写进需求、评测、失败处理和发布条件。
Prompt 不是修辞技巧。它要像产品规格一样写清任务、输入、输出、约束与验收。
Workflow 与 Agent 的差别，不是“谁更智能”，而是谁决定下一步、承担不确定性。