由于架构问题很重要，但是似乎很少人提及，本文继续接着昨天的问题讨论：
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• 为什么「现在看起来能用」的 Agent，后面一定会出问题？
必须提前知道的一件事
很多 AI Agent 项目，开局都非常顺利。
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• 一个 Agent Demo -
• 能自动查资料、写方案、跑流程 -
• 内部评估「很有潜力」
但三到四周后，问题开始出现：
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• 成本突然不可控 -
• 行为偶尔「越界」 -
• 系统不稳定，重启频繁 -
• 上线被安全或运维卡住
这时候，技术的同事会忙着救火，专注于细节：
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• 改 Bug， -
• 弥补流程漏洞， -
• 加强工具调用安全管控。
但是产品和业务的同事就通常会感到困惑，这和我之前的经验不符啊：
「明明功能已经能用了，为什么就是没法规模化？」
答案往往不在产品设计，而在一个很少被产品关注的问题上： AI Agent 背后的运行方式，本身就不对。
AI Agent 最大的风险，不是「不聪明」，而是「不可控」
从产品和业务视角看，Agent 真正的风险有三类：
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1. 行为不可预测 -
2. 成本无法估算 -
3. 责任边界不清楚
而这些问题，往往在 Demo 阶段完全不会暴露。
为什么？
因为 Demo 通常运行在：
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• 单机环境 -
• 单用户场景 -
• 没有权限限制 -
• 没有成本压力
拿着最理想化的场景运行的程序，就像是温室里的花朵， 一旦进入真实业务环境，遭受到不同业务和运行环境的风吹雨淋，问题就会被放大。
归咎其原因，倒不是产品经理不够专业，而是 Agent AI 的概念太过于新， 不管有的人承认不承认，Agent 本身就是一个实验性系统， 它的运行方式和传统的软件系统有很大区别。
而且业务方通常有对 Agent 知之甚少，比如如今 Agent 系统，能做到什么程度，大致是什么工作的：
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• 只知道要用 AI ，但是不知道 AI 如何落地在自己的业务领域，完全依赖技术方案 -
• 觉得 Agent 和 AI 无所不能，要代替传统加减乘除的算法 -
• 认为 Agent 可以「自己学习」，不需要开发人员参与，上线能超越部门中的老兵 -
• 分不清自主智能体和工作流，花了钱，但是做了面子工程和比较低级的东西
上面这些，是我在工作中遇到的一些现象，包括一些世界五百强的行业龙头， 业务线的负责人，业务在上面几个问题中不断徘徊。
这也就导致了，大家对 Agent 系统落地的评估出现严重偏差，前期 Demo 各方叫好， 上线之后却无法产生真正价值，甚至作为面子工程和演示系统被搁置在那里。
Tool 不是「功能点」，而是「风险放大器」
在产品方案里，我们经常这样描述 Agent：
「它可以调用搜索、数据库、内部系统、自动执行任务。」
但换一个视角看，这意味着：
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• 它可以访问外部网络 -
• 它可以读取或修改数据 -
• 它可以触发真实业务动作
对业务来说，每一个 Tool 都等同于一个「自动执行的员工」。
问题是：
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• 这个「员工」能做什么？ -
• 做错了谁负责？ -
• 出问题能不能快速止损？
如果这些问题在系统层面没有答案，Agent 就不具备商业化条件。
显示情况却经常是，大家根本不关心这些风险，拿这看待下属员工的思想看待 Agent：
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• 交代给 Agent 的事情，它会「自己完成」 -
• Agent 要像新员工一样可以「自己学习」 -
• Agent 要自己要自己成长，像员工一样 -
• Agent 要自己负责，不能依赖人来「监督」它
我们把这些话说继续往下说，任谁都会觉得离谱，
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• 除了问题 Agent 要帮我背锅 -
• Agent 搞错了，扣Agent绩效，工资，甚至开除 -
• ...
很离谱是不是，但这不是我编的，真事儿。
大家经常寄希望于 AI Agent 能良好运行，但是不想投入太多人力和物力成本， 来保证、指导、监控它的运行。
扯远了，继续回到文章主题。
为什么「能跑」≠「能上线」
这是很多产品经理最容易踩的坑。
Agent Demo 能跑，只说明一件事：模型效果不错。
注意，我说的是模型效果不错，并不是你对智能体的设计不错。
真正上线，还需要解决：
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• 并发用户同时使用怎么办？ -
• 某个能力突然被大量调用怎么办？ -
• 某个外部系统挂了怎么办？ -
• 某个功能成本暴涨怎么办？
如果 Agent 只是一个我们传统认为的「程序」，这些问题几乎无解。
你不需要懂容器，但必须知道它在解决什么
这也是第一篇文章讨论的内容，容器及 Agent 核心的控制能力，是 Agent 系统成功和重要条件，但也是人们经常忽略的事情。
对非技术人员来说，可以把容器理解为：
给 AI Agent 的每一个能力，单独加一个「安全隔间」。
这个「隔间」能做到：
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• 只允许它做被批准的事情 -
• 超出资源自动被限制 -
• 出问题只影响自己，不拖垮整体 -
• 所有行为可记录、可回放
这直接对应了产品关心的四件事：
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一个典型的「失控案例」（高度抽象）
很多 Agent 项目，后期都会遇到类似情况：
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• 某个 Agent 自动频繁调用外部接口 -
• 调用逻辑本身并没错 -
• 但请求量被放大了 10 倍 -
• 成本在一夜之间失控
产品这时才意识到：
Agent 没有「刹车系统」。
容器化的本质，就是给 Agent 装刹车：
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• 每个能力有明确资源上限 -
• 超过阈值直接被限制 -
• 不会因为一个决策拖垮整个系统
产品经理必须问的 5 个问题
同样的，和技术以及架构一样，我们在实施 Agent 项目时， 产品经理也需要清楚的思考，并带领团队给出下面这些问题的答案：
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1. Agent 的每个能力，是否都有独立的运行边界？ -
2. 如果某个能力出问题，系统能否继续服务？ -
3. 成本是否可以拆分到具体能力？ -
4. 行为是否可审计、可回溯？ -
5. 现在的架构，是 Demo 级，还是上线级？
这些问题能很好帮助团队理解，当前这个 Agent 项目适不适合进入业务主流程。
一个重要的判断
AI Agent 的真正价值，不在于「它能做什么」， 而在于「它在失控前能被限制住」。
容器化、架构、安全这些词听起来很「技术」， 但它们直接决定了：
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• 你能不能对客户开放 -
• 你能不能让它接核心系统 -
• 你能不能把它写进产品规划
写在最后
送给所有 Agent 从业者一句话：
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• 模型决定体验上限 -
• 架构决定业务下限
如果说 Demo 阶段拼的是「想象力」， 规划和调度能力交给大模型本身， 那么真正上线拼的，是系统的自我约束能力。
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