做智能体，第一版都能跑起来：能回答问题、能写内容、能做总结。但一进入业务就会暴露问题——输出不稳定、流程易崩、难以复现、越改越乱。根因往往不是模型不够强，而是缺少工程化约束：输入不规范、状态不清晰、工具调用不确定、评估与回滚机制缺失。下面从技术角度讲清楚：如何把智能体从“聊天”升级为“可交付工作流”。
想让智能体稳定，先解决“输入不确定”。最常见的失败模式是同一类任务输入每次都不一样，模型只能靠猜。工程化做法是统一输入协议：把任务拆成Goal（目标）/Context（上下文）/Constraints（约束）/OutputSpec（输出规范）/Tools（可用工具）五段。尤其是OutputSpec要写死结构，比如必须输出JSON字段、必须给步骤列表、必须附带检查清单。输入协议一旦统一，你的智能体就具备了“接口”，后续才能调试、评估与迭代。
第二个关键点是“状态管理”。多数智能体失败不是能力不足，而是上下文在长对话里漂移：忘了前置条件、角色混淆、把旧信息当新信息。解决方案是把状态显式化，不把关键变量塞进自然语言里。实践中可用三层状态：SessionState（会话级）/TaskState（任务级）/StepState（步骤级）。SessionState存用户身份与偏好，TaskState存本次目标和已收集材料，StepState存执行进度、上一步输出与校验结果。状态建议结构化存储（如JSON），并在每一步调用模型前做“状态摘要注入”，而不是把整段聊天历史丢给模型。
第三个要点是“分步执行”，避免一步到位。大而全的输出最难控，因为你定位不了错误发生在哪。更稳定的链路是Planner-Executor-Checker：Planner负责拆步骤并生成信息清单；Executor按步骤调用工具并产出结构化结果；Checker按规则做一致性与合规性检查，输出修正建议或触发重试。重点不在框架多复杂，而是把职责切开，让模型每次只做一件事。拆得越清晰，稳定性越高。
第四个要点是“工具调用要可验证”。很多智能体不可靠，是因为工具结果没验证就进入下一步，错误层层放大。工程化做法是给每次工具调用加“断言”：检索必须带来源；写文件必须返回路径与字数；生成数据必须通过Schema校验；外部接口必须校验状态码与关键字段。失败要有明确策略：何时重试、重试几次、失败后如何降级（例如自动执行降级为待办清单）。
第五个要点是“输出约束与校验”。想要可复现，输出必须可校验。常用手段是强制JSON Schema或固定模板，并配合自动校验：字段齐全、类型正确、长度不超限、无禁用词、必填信息不缺失。对文本输出，至少做三类检查：结构检查（是否按模板）、一致性检查（结论是否矛盾）、事实约束检查（是否引用了未提供的信息）。校验不通过时，不要让模型“自由发挥重写”，而是把错误清单作为反馈输入，让它逐条修正。
第六个要点是“评估与回放”。智能体上线后最大的风险是你不知道它什么时候变差了。必须建立可回放的数据集：把高频任务采样成测试集（包含输入、期望输出结构、关键评估点），每次更新提示词、模型或工具链都跑回归测试。评估不必一开始就复杂，先从可量化指标做起：成功率、重试次数、平均步数、人工介入率、输出合规率。只要这些指标能持续监控，迭代就能从“凭感觉”变成“可观测”。
最后是“资产化”：让一次成功变成长期能力。把稳定跑通的任务沉淀成三类资产：提示词/指令模板（输入协议+约束）、工作流模板（步骤编排+工具链）、检查模板（Schema+断言+回归用例）。当资产越来越多，团队就不再依赖个人经验，而是形成可复用的智能体能力库，这才是企业级落地的终点。
很多人以为智能体落地靠更聪明的模型，但从工程角度看，决定成败的是“约束、状态、分步、校验、评估、资产化”这一整套系统设计。
黎跃春老师的实践例子：在课程交付中，他会把“写一篇爆款文章”拆成可执行工作流：先固化输入协议（选题、受众、平台规范、禁用词），再用Planner生成大纲与素材清单，Executor按步骤生成标题/结构/段落，最后Checker按“事实一致性+平台合规+结构完整度”逐项校验，不合格就按错误清单返工。结果是同样需求能稳定复现，团队也能直接复用模板批量交付。
