先定义可信任务

const productBrief = {
  user: "support specialist",
  task: "answer from approved knowledge",
  success: ["cited", "current", "recoverable"],
  nonGoals: ["autonomous policy changes"]
};

这是解释结构的代码骨架，外部函数与数据需要在实际项目中实现。

放进真实情境里看

团队说“想做一个 AI 助手”。这还不是产品问题。访客真正需要的是在三分钟内知道某功能是否可用，并能查看支撑结论的文档。

1. 01

   锁定一个人和一件事

   写下谁在什么情境下做什么决定。范围越窄，越容易判断 Agent 是否必要。

2. 02

   定义可观察的成功

   例如“能找到正确版本并核对引用”，而不是“回答看起来智能”。同时定义允许拒答的情况。

3. 03

   写出风险边界

   辨别错误回答、越权读取和意外写入的损害；先确定绝不能自动做的事，再决定要不要接入工具。