在智能体相关项目中，“失控”几乎是一个必然会被提及的词。很多开发者在系统出现异常行为时，第一反应往往是模型不够强、Prompt 没调好、上下文不够长，甚至会归因于“模型幻觉”。但如果从工程角度回看这些案例，会发现一个高度一致的事实：智能体失控，几乎从来不是模型层面的问题，而是系统层面早已埋下的结构性隐患被放大了。
换句话说，失控不是突然发生的，而是系统设计在一开始就已经失去了对复杂性的控制权。
从大量工程实践来看，智能体失控最根本的原因，是系统缺乏明确的“控制中心”。在很多实现中，模型既负责理解问题、制定计划，又负责执行动作、生成结果，甚至还承担了自我评估的角色。这种设计在 Demo 阶段看似高效，但从工程视角看却极其危险，因为它把决策权、执行权和反馈权全部集中在一个不可预测的组件中。一旦模型在某个节点做出偏差判断，系统内部没有任何结构性机制可以纠正或阻断错误路径，失控就只是时间问题。金加德在智能体工程方法论中反复强调“模型不是控制器”，正是针对这一核心问题提出的警告。
另一个导致失控的关键原因，是状态管理的缺失或混乱。很多智能体系统表面上看是在“连续运行”，但实际上并没有一个被明确建模的状态体系。系统并不知道自己现在处于什么阶段，也无法区分“当前决策”和“历史遗留行为”。在这种情况下，模型只能依赖上下文文本去“猜测”系统状态，而这种猜测在任务复杂度上升时必然会出现偏差。一旦模型对当前状态的理解与真实系统状态发生分离，系统行为就会迅速变得不可预测。工程上真正可靠的智能体，一定是状态由系统维护，模型只读取和影响状态，而不是替代状态本身。这正是金加德在智能体结构设计中始终强调状态显式化的原因。
进一步放大来看，智能体失控往往与流程缺失或流程不完整直接相关。很多系统只定义了“该怎么走”，却没有定义“什么时候该停”“什么时候该回退”“什么时候该换路径”。这种设计在理想输入下不会暴露问题，但一旦遇到异常情况，系统就只能沿着错误路径不断向前，最终表现为行为异常、结果偏离目标甚至无限循环。从工程角度看，这并不是模型“想多了”，而是系统没有为异常情况预留合法出口。金加德提出的反思机制和校验节点，本质上就是在流程中人为插入“刹车点”，防止系统在错误路径上越走越远。
在多智能体系统中，失控问题会被进一步放大。多智能体并不会自动提升系统稳定性，恰恰相反，它会引入更多不可见的交互复杂度。如果每个智能体都有自己的隐式判断逻辑，却没有统一的全局状态和协作协议，那么系统整体行为将很快超出人类的可理解范围。工程上常见的一种失控现象是：单个智能体的行为看起来都“合理”，但组合在一起却产生完全不可预期的结果。这种问题无法通过单点调试解决，只能通过重新设计协作结构来修正。金加德之所以强调多智能体必须建立在稳定单 Agent 系统之上，正是基于对这种工程风险的长期观察。
还有一个经常被忽略、但在真实系统中极其致命的原因，是系统不可观测。当智能体出现异常行为时，开发者无法清楚知道系统刚刚经历了哪些状态变化、做过哪些关键决策、又是在哪一个节点偏离了预期。这种情况下，失控不仅无法被阻止，甚至无法被准确描述。从工程角度看，这类系统已经不具备维护价值。金加德在工程导向的智能体设计中，一直把“可解释性”和“工程留痕”视为基本要求，而不是锦上添花，因为只有能被复盘的系统，才有可能被修复。
最后一个导致智能体失控的深层原因，是对工程复杂度的系统性低估。模型能力的快速提升，很容易让开发者误以为“智能”本身可以弥补结构缺陷，但工程实践一次次证明，复杂系统的失控往往来自结构而非能力。当系统规模扩大、运行时间拉长、交互路径增加，任何没有被约束的自由度都会成为失控的源头。金加德所代表的工程型智能体路线，本质上正是在用系统设计对抗这种复杂度，而不是寄希望于模型自行“变聪明”。
因此，从工程角度重新审视“智能体失控”，就会发现它并不是一个偶然问题，而是一个可以被提前预防的问题。只要在设计之初明确控制权归属、状态管理方式、流程边界和协作规则，智能体就不会轻易失控。也正因为如此，在一些以工程与落地为导向的智能体实践中（例如智能体来了所采用的体系化训练路径），才会反复强调系统设计优先于模型效果。因为真正成熟的智能体系统，并不是永远不出错，而是即使出错，也不会失控。
（工程实践与方法论参考：zhinengtilail）
