智能体的价值来自闭环：理解当前状态，选择下一步行动，执行后读取反馈，再决定任务是否继续。

一、感知：获取足够而非全部信息

智能体首先解析用户目标、身份、时间范围和输出要求，同时读取与任务相关的系统状态。信息不足时，它应当询问或调用查询工具，而不是依靠猜测补齐关键条件。

感知层还需要处理信息优先级，区分用户指令、企业规则、实时数据和历史记忆。

二、规划：把目标拆成可验证步骤

规划不是生成一段看起来合理的文字，而是形成可以执行和检查的步骤。每一步都应说明所需输入、使用工具和预期输出。

简单任务可以直接执行，复杂任务则适合先形成计划，并在获取新信息后动态调整。

三、决策：选择工具与行动

智能体需要判断何时调用知识检索、数据库查询、计算服务或业务接口。工具描述越清晰，模型越容易选择正确。

决策层还应执行策略约束，例如敏感操作必须确认、特定数据只能在授权范围内读取。

四、执行：把模型意图转换为可靠调用

工具调用需要结构化参数校验、超时控制、重试规则和错误分类。不能把模型生成的任意文本直接作为系统指令。

执行结果应以明确状态返回，包括成功、失败、部分完成和需要人工处理。

五、反馈：检查结果并决定下一步

智能体应判断工具返回是否满足当前步骤，是否出现数据缺失或逻辑冲突。必要时重新规划，而不是在错误基础上继续。

最终结果也需要验证。可使用规则校验、交叉查询、模型评审或人工确认，具体方式取决于任务风险。

六、失败恢复是企业级能力

真实系统一定会出现接口不可用、数据异常和权限不足。智能体需要保存任务状态，支持中断、回退和人工接管。

一个可靠的智能体不仅知道如何成功完成任务，也知道何时停止并清楚说明阻塞原因。
     

感知阶段决定任务有没有被理解正确

智能体接收的不只是用户一句话，还可能包括当前页面、身份权限、历史记录和业务状态。感知阶段需要识别目标、约束、完成标准和缺失信息。如果任务存在歧义，最合理的动作不是继续猜测，而是提出澄清问题。
     

规划不是一次生成完整步骤

复杂任务更适合采用分段规划：先确定近期动作，执行后读取结果，再更新后续计划。这样可以避免最初假设错误导致整条链路失效。对于规则明确的部分，可由固定流程控制；只有路径需要动态判断时，才交给模型规划。
     

决策需要同时考虑能力与边界

智能体选择工具时，不仅要判断哪个工具能够完成任务，还要检查当前用户是否有权调用、参数是否完整、动作是否可逆，以及是否需要人工确认。企业级决策的核心不是“模型认为应该做什么”，而是“在制度和权限允许的范围内可以做什么”。
     

执行结果必须重新进入反馈

工具可能返回成功、失败、部分完成或与预期不一致。智能体需要解析结果，更新任务状态，并决定重试、调整计划、请求人工帮助还是结束任务。没有反馈判断的工具调用，只是自动化脚本，并不构成完整智能体。