AI Agent平台：把模型、工具和人工节点编排成受控任务系统

预定义工作流由代码或规则规定路径，适合步骤稳定、风险较高的任务；Agent让模型根据中间结果决定下一步，适合路径难以预先穷举的任务。实际企业系统通常混合两者：确定性边界由工作流控制，开放性调查与信息综合由Agent完成。

Agent平台不是一个人格化聊天界面，而是运行多个受控任务的基础设施，至少要管理工具契约、身份权限、执行状态、循环停止、成本预算、人工审核、日志追踪和评测。

• 输入：目标、任务条件、用户身份、可用知识域、工具白名单、预算和风险等级。
• 处理：任务拆解、工具参数校验、执行、结果观察、失败恢复、循环停止和人工升级。
• 输出：结果状态、结论、证据、执行记录、未完成项、风险、审核任务与下一步动作。

目标与约束 → 计划或选择下一步 → 调用知识/数据/工具 → 观察结果 → 判断继续、转人工或停止 → 形成结构化结果与审计记录

• 建立任务基线：用户、触发条件、完成定义、非目标、风险与人工责任。
• 优先一个主Agent＋经过测试的工具＋明确工作流，评测证明必要后再增加多Agent。
• 每个工具定义输入输出Schema、身份、权限、超时、重试、幂等、副作用和回退。
• 为每个任务设置时间、循环、工具次数、Token与费用上限，以及无收益停止条件。
• 用测试环境验证成功、超时、重复、权限拒绝、异常恢复与人工接管，再开放真实写入。

• 任务完成率与完成质量，并区分简单任务、长任务和异常任务。
• 工具选择、参数正确性、调用成功率、重复写入和失败恢复。
• 证据使用、状态判断、停止条件、预算遵守和不确定性提示。
• 越权、提示注入、敏感数据外发和未审批写入必须设零容忍门槛。
• 人工审核的触发准确性、处理时延、积压和安全失败机制。
• 真实用户完成任务的时间、返工、审核负担和业务结果。

绿色碳汇规划院提供Agent场景诊断、任务和工具契约设计、研究与业务Agent开发、RAG及结构化工具接入、权限与人工审核、评测和运行治理，并可连接客户数据库、OA、ERP、CRM、GIS、项目管理及其他授权系统。

对产生业务后果的写入、发布、审批或调度，坚持由确定性系统执行权限与规则校验，模型不能绕过人工和客户流程直接成为最终责任主体。