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企业 Agent 工程评估
这页不是 API 清单，而是帮团队判断：一个 AI Agent 原型能不能进入真实业务系统。
官网用户通常有三类问题：
| 角色 | 关心什么 | 需要看到的证据 |
|---|---|---|
| 业务负责人 | 这个 Agent 能不能交付可复核的业务结果 | 输出字段、处理流程、异常处理和最终交付物 |
| 技术负责人 | 原型能不能进入现有系统 | 接口边界、权限、日志、状态、服务化和运维入口 |
| 开发团队 | 从哪里开始实现，什么时候升级能力 | 推荐 API、能力边界和逐层验收路径 |
Agently 的价值不在于把所有智能体名词放到一起，而是把企业 Agent 交付会遇到的工程问题放到同一条链路里处理。
六个评估问题
| 评估问题 | Agently 入口 | 判断标准 |
|---|---|---|
| 模型结果能不能进入业务系统 | 输出控制、模型响应 | 字段、类型、必填项、校验和 retry 明确；最终业务写入使用 get_data() / async_get_data()，不是从自然语言里临时解析 |
| UI 或服务能不能在完整响应前显示进展 | Instant structured streaming | 使用 get_generator(type="instant") / get_async_generator(type="instant") 做临时 UI 状态；最终仍以 get_data() 作为可靠结果 |
| 模型能不能安全调用外部能力 | Actions、MCP | 工具 schema、可见工具范围、调用记录、错误返回和审计位置清楚 |
| 执行环境是否可控 | Execution Environment | MCP server、脚本、SQLite、Node.js、浏览器或沙箱等依赖有生命周期、权限和健康检查 owner |
| 长流程能否看见、等待和恢复 | TriggerFlow | 分支、并发、sub-flow、runtime stream、pause/resume、close snapshot 和执行状态可追踪 |
| 跨轮证据能否留存并按需召回 | Workspace、Context Engineering | observation、artifact、decision、checkpoint 存在 workspace；执行状态里保留 ref 而不是塞大块内容 |
不要过早升级
很多失败的 Agent 项目不是能力不够，而是层级用错。
| 现象 | 更合适的判断 |
|---|---|
| 输出字段还不稳定，就先设计复杂工作流 | 先做 output schema、ensure、validation 和 result facade |
| 只是一轮模型请求，却先上 TriggerFlow | 先留在 AgentExecution / request 层 |
| 任务图不是输入，却先用 Dynamic Task | 只有模型或业务系统提交 DAG 数据时再用 Dynamic Task |
| 把 MCP 当成权限和治理方案 | MCP 解决连接和能力供应；Host / Action Runtime 仍要管可见工具、身份、脱敏和审计 |
| 把 Skill 当成脚本自动执行器 | Skill 是可选择的行为资产，执行仍应回落到 Actions、ExecutionEnvironment、TriggerFlow 或 Dynamic Task |
一条推荐验证路径
- 用 快速开始 跑通模型配置和最小结构化请求。
- 用 输出控制 固定字段、必填项和业务校验。
- 用 模型响应 验证 text / data / meta / stream 能从同一次响应读取。
- 用 Actions 概览 接入一个真实或 mock 业务能力，查看调用记录。
- 如果能力需要进程、沙箱或外部依赖，进入 Execution Environment。
- 如果流程出现分支、并发、审批、等待、恢复或过程可视化，进入 TriggerFlow。
- 如果任务需要跨轮保留证据、产物和检查点，进入 Workspace。
- 服务化和上线前，补齐 FastAPI 服务封装 与 观测概览。
用场景做第一轮判断
| 你要交付的场景 | 第一层能力 | 可能升级到 |
|---|---|---|
| 客服工单整理、意图识别、表单抽取 | Output Control + Model Response | Instant stream、Actions |
| 行业日报、资料整理、报告生成 | Structured output + TriggerFlow | Workspace、runtime stream |
| 业务系统自然语言控制 | Output schema + Actions | ExecutionEnvironment、approval、TriggerFlow |
| 长文档审查、合同/规则分析 | Routing + Todo/依赖图 + Reflection | TriggerFlow、Workspace、人工审批 |
| 多技能能力包选择 | Skills Executor | Dynamic Task、TriggerFlow-backed staged/react execution |
读完这页以后，如果只是想试用，直接去 快速开始。如果需要规划一套企业 Agent 的系统成长路径，读 企业 Agent 系统设计路线图。如果已经有真实业务目标，先用 从场景到能力选型 把业务目标映射到能力组合，再从 能力边界 判断 owner。