AI Agent 工程化实践：从 Dify 工作流到 AI Coding

AI Agent 的难点不在模型

Agent 的真正难点在于把不确定性关进边界里：意图识别要能落到标准业务对象，计划生成要可解释和可中断，工具调用要稳定可观测，执行状态要流式可追踪，失败兜底要区分超时、限流、权限和无数据。

我在 AI 工具链上的实践

长期使用 Dify、OpenClaw、AI Coding、RAG、企业 IM 渠道等工具链，将需求拆解、接口联调、代码生成、问题排查和知识沉淀纳入研发流程。在真实企业场景里，Agent 还要处理权限边界、指标口径、组织层级和会话事实错位等问题，这些都不是靠提示词能解决的。

1. 意图识别：把自然语言映射到标准指标、组织和时间。
2. 计划生成：可展示、可中断、可恢复的分析计划。
3. 工具调用：通过适配器层隔离外部依赖和权限边界。
4. 执行状态：流式可观测，让用户看到进度和中间结果。
5. 失败兜底：区分超时、限流、权限、无数据和模型异常。