多步 Agent 最容易失败的地方，往往不是模型完全不会，而是中间某一步偏了，后面还继续认真执行。 我见过比较多的是这几种： 一开始理解错目标，后面越努力越偏 工具返回异常，它假装没事继续编 查到旧资料，却当成最新信息 中间结果没有校验，直接进入下一步 权限边界不清楚，尝试做不该做的动作 防法也不复杂，但要提前设计： 关键节点让它停下来确认 工具调用失败必须显式报错 涉及时效信息要求标注来源和日期 每一步输出可检查的中间结果 高风险动作只给建议，不自动执行 Agent 不是越自主越好。很多业务场景里，“半自动 + 人确认”比“全自动”更靠谱。 如果你们的 Agent 已经上线，我建议先把失败案例收集起来。真实失败样本比漂亮 demo 更值钱，它会告诉你系统到底哪里脆。

判断一个 Agent 好不好用，不能只看 demo。Demo 里跑通一次不难，难的是连续跑 100 次还能稳定。 我会看这几个指标： 成功率：同类任务跑多次，多少次能完成 返工率：完成后还需要人改多少 可解释性：失败时能不能知道卡在哪一步 成本：一次任务平均花多少 token 和时间 权限边界：会不会调用不该调用的工具 恢复能力：中间失败后能不能重试或降级 很多 Agent 看起来聪明，其实只是“偶尔很惊艳”。但产品里需要的是稳定，不是抽奖。 我比较喜欢给 Agent 做一组固定评测集，比如 20 个真实任务，每次改 Prompt、换模型、换工具后都跑一遍。不要凭感觉判断“好像变聪明了”，要看数据。 还有一点很重要：评测不要只看最终答案。中间步骤也要看。一个答案对了但过程乱来的 Agent，迟早会在更复杂的任务里出问题。

我第一次接 MCP 时，没有做复杂系统，只做了一个很小的本地工作流：让 AI 读取项目里的几个说明文件，然后根据固定规则生成一份检查清单。 这个练习的好处是边界清楚： 工具只读文件，不写文件 只能访问指定目录 输出只是建议，不自动执行 每次调用都能看到输入和结果 跑通之后，你会更容易理解 MCP 的价值：模型不再只靠聊天上下文，它可以通过工具拿到更接近真实环境的信息。 但这里也有个坑。工具一多，模型会变得“很忙”，不一定更准。它可能反复查无关文件，也可能在权限不清楚时做多余动作。所以我觉得 MCP 的第一课不是“怎么接更多工具”，而是“怎么限制工具”。 我的建议是：先做只读，再做可写；先做单工具，再做多工具；先给测试环境，再碰生产环境。 如果你已经接过 MCP，最想听你们分享的是权限怎么做，而不是 server 数量有多少。

MCP 可以先不用理解得太玄。你可以把它看成：让 AI 更标准地连接外部工具的一套协议。 以前每个工具都要单独接一遍：文件系统怎么读、数据库怎么查、浏览器怎么控、内部 API 怎么调，各家方式不一样。MCP 想解决的是“工具接入标准化”。 它真正有价值的地方在这几个场景： AI 需要读本地项目文件 AI 需要查数据库或知识库 AI 需要调用公司内部系统 多个客户端想复用同一套工具能力 但我不建议新手一开始就堆很多 MCP Server。先接一个最小工具，比如只读文件、查一个接口、跑一个固定命令。确认权限边界和日志都清楚，再扩展。 尤其是企业场景，MCP 的重点不是“能不能调工具”，而是“谁能调、能调什么、调用记录在哪里、出错怎么追”。这些没想清楚，接得越多风险越大。 官方入口可以看 Anthropic 的 MCP 文档，先从概念和一个简单 server 开始就够了。

现在很多需求一上来就想做 Agent，但我会先问一个很土的问题：这个任务的步骤能不能写死？ 如果能写死，先别上 Agent。用普通 Prompt、工作流、规则链，通常更便宜、更稳定、更好调。 适合 Prompt 的任务： 总结一篇文章 改写一段文案 从固定文本里抽字段 做简单分类 适合 Agent 的任务： 需要查资料 要调用工具 每一步取决于上一步结果 失败后要换策略 要操作外部系统 Agent 的问题不是“不强”，而是复杂度高。它会带来调试成本、token 成本、权限风险、失败重试，还有一个很现实的问题：出了错你不一定知道它是哪一步错的。 所以我的判断是：先工作流，后 Agent。先把能确定的步骤确定下来，只把真正需要模型判断的部分交给模型。 你们现在做的 Agent 项目里，有多少其实可以拆成普通工作流？

我用下来，Prompt 真正有用的不是“神奇咒语”，而是把人脑子里的默认条件写清楚。 一个稳定的 Prompt 通常要交代这几件事： 你是谁：让模型站在什么角色上回答 要做什么：任务边界越具体越好 给了什么材料：别让它自己脑补背景 有哪些限制：长度、语气、禁止事项、判断标准 输出成什么样：表格、JSON、步骤、短文都要说 有没有样例：一个好样例经常比十句形容词管用 比如不要只写“帮我优化这段文案”。可以写：“你是一个面向 B 端 SaaS 的产品营销编辑，请把下面文案改得更清楚，少用形容词，保留技术准确性，输出 3 个版本，每个不超过 80 字。” 这不是复杂，而是减少来回沟通。 我自己的习惯是：越重要的任务，越先让模型复述它理解的目标。它复述得不对，就不要急着让它生成。先对齐，再输出，效率反而更高。