【企业知识助手·Agent 实战】如何划定知识助手的 Agent 能力边界：从意图识别、语义路由到兜底降级的深度实战

【企业知识助手·Agent 实战】如何划定知识助手的 Agent 能力边界：从意图识别、语义路由到兜底降级的深度实战

• 专栏：《AI 工程与安全深度实战》· 企业知识助手 Agent · 第 2 篇 · 需求与立项

• 核心痛点：企业知识助手上线后，一句“帮我查一下上周的采购合同”到底该走检索、走 SQL、走审批流，还是直接让模型自由发挥——这条能力边界划不清，Agent 要么乱答、要么乱做，怎么办？
• 适配人群：已经理解“为什么需要 Agent”（本专栏第 1 篇），正在从概念走向落地的 AI/ML 工程师、平台工程师与后端架构师
• 收获能力：掌握一套可复用的 Agent 能力边界划分方法——用「意图识别 → 语义路由 → 兜底降级」三层决策链，把“该交给 Agent 的”与“该留给确定性系统的”在架构层面一次性定死，并给出可落地的 Python 参考实现与评测方法

• 技术背景与演进逻辑

  • 从「一把梭」到「分而治之」：单 Agent 的幻觉会顺着错误路由逐级放大
    • 早期的企业知识助手常被实现成一个「万能大模型」：把用户问题 + 全量知识库 + 一堆工具全部塞进一个上下文，指望模型自己判断该干嘛
    • 一个误判的开销会像雪崩一样向下传导 -> 用户问“采购合同”，模型却把它当成闲聊 -> 既不检索也不调工具，凭空编出一