上周，我与一位最近刚发布了自家 AI Agent 的产品经理交流。数据看起来相当亮眼：89% 的准确率、亚秒级的响应时间、用户调研反馈积极。然而，用户在遇到第一个稍微复杂点的问题后，就迅速放弃了它。比如，一个用户同时遇到了账单争议和账户锁定的双重麻烦。

“我们的 Agent 能完美处理常规请求，但一旦面临复杂问题，用户尝试一次受挫后，就会立刻要求转接人工。”

这种模式在几乎所有只关注让 Agent “更智能”的产品团队中都普遍存在。但真正的挑战在于，架构层面的决策，才最终塑造了用户体验和信任建立的方式。

在这篇文章中，我将带你深入剖析 AI Agent 架构的各个层面，探讨你的产品决策如何决定用户是信任你的 Agent，还是最终抛弃它。读完本文，你将理解为何有些 Agent 让人感觉“充满魔力”，而另一些则让人“倍感挫败”，更重要的是，产品经理应如何从架构层面设计出那种“魔力般的体验”。

我们将始终围绕一个具体的客户支持 Agent 案例，让你直观地看到每个架构选择在实践中如何发挥作用。我们还将探讨一个反直觉的信任建立方法（提示：关键不在于更频繁地做对），以及它为何对用户采纳更有效。

01 案例：构建一个客户支持 Agent

假设你是一名产品经理，正在构建一个帮助用户处理账户问题的 Agent——重置密码、账单疑问、套餐变更。听起来很简单，对吧？

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但是，当用户说出 “我无法访问我的账户，而且我的订阅看起来有问题” 时，应该发生什么？

场景 A： 你的 Agent 立即开始检查系统。它查询账户，识别出密码昨天被重置但邮件从未送达，同时发现一个账单问题导致了套餐降级。然后，它精准地解释了事情的来龙去脉，并提供一键修复这两个问题的选项。

场景 B： 你的 Agent 开始提出澄清性问题。“您最后一次成功登录是什么时候？您看到了什么错误信息？能详细描述一下订阅问题吗？” 在收集信息后，它说：“让我为您转接人工客服，他们可以检查您的账户和账单。”

同样的用户请求，同样的底层系统，却诞生了完全不同的产品。

02你的产品决策，存在于这四个架构层

将 Agent 架构想象成一个技术栈，每一层都代表一个你必须做出的产品决策。

第一层：上下文与记忆 (Context & Memory)

决策点： 你的 Agent 应该记住多少信息？记忆应该持续多久？

这不仅仅是技术存储问题，它关乎创造一种“理解”的幻觉。Agent 的记忆决定了用户感觉是在与一个机器人对话，还是在与一位知识渊博的同事沟通。

对于我们的支持 Agent： 你是只存储当前对话，还是客户的全部支持历史？他们的产品使用模式？过去的投诉记录？

需要考虑的记忆类型：

• 会话记忆 (Session memory): 当前对话（“您之前提到了账单问题……”）

• 客户记忆 (Customer memory): 跨会话的历史交互（“上个月您也遇到了一个类似的问题……”）

• 行为记忆 (Behavioral memory): 使用模式（“我注意到您通常使用我们的移动应用……”）

• 情境记忆 (Contextual memory): 当前账户状态、有效订阅、近期活动

Agent 记得越多，就越能预测需求，而不仅仅是响应问题。每一层记忆都让响应更智能，但也增加了复杂性和成本。

第二层：数据与集成 (Data & Integration)

决策点： 你的 Agent 应该连接哪些系统？应该赋予它多大级别的访问权限？

Agent 与用户工作流和现有系统的连接越深，用户的转换成本就越高。这一层决定了你是在做一个工具，还是一个平台。

对于我们的支持 Agent： 它应该只集成 Stripe 的账单系统，还是同时集成 Salesforce CRM、ZenDesk 工单系统、用户数据库和审计日志？每个集成都使 Agent 更有用，但同时也创造了更多的潜在故障点——想想 API 速率限制、认证挑战和系统停机时间。

有趣的是，大多数团队都试图一次性集成所有东西，但最成功的 Agent 往往从 2-3 个关键集成开始，然后根据用户的实际需求逐步增加。

第三层：技能与能力 (Skills & Capabilities)

决策点： 你的 Agent 应该具备哪些具体能力？这些能力的深度如何？

技能层是你与竞争对手一决胜负的地方。关键不在于拥有最多的功能，而在于拥有能创造用户依赖的正确能力。

对于我们的支持 Agent： 它应该只能读取账户信息，还是应该也能修改账单、重置密码和更改套餐设置？每增加一项技能都会提升用户价值，但同样会增加复杂性和风险。

How to Use Model Context Protocol for Scalable AI Integrations?

实现注意： 像 MCP (Model Context Protocol)[1] 这样的工具，正在让跨不同 Agent 构建和共享技能变得更加容易，而无需从头重建能力。

第四层：评估与信任 (Evaluation & Trust)

决策点： 你如何衡量成功，并向用户传达 Agent 的局限性？

这一层决定了用户是会对你的 Agent 建立信心，还是在第一次失误后就弃之不用。这不仅仅是关于准确，更是关于值得信赖。

对于我们的支持 Agent： 你会显示置信度分数吗（“我有 85% 的把握这能解决你的问题”）？你会解释你的推理过程吗（“我检查了三个系统，发现……”）？你会在采取行动前总是进行确认吗（“我现在应该重置您的密码吗？”）？每个选择都会影响用户对可靠性的感知。

值得考虑的信任策略：

• 置信度指标 (Confidence indicators): “我对您的账户状态很有信心，但请让我再次核对一下账单细节。”

• 推理透明度 (Reasoning transparency): “我发现了两次失败的登录尝试和一个过期的支付方式。”

• 优雅的边界 (Graceful boundaries): “这看起来是一个复杂的账单问题——让我为您连接我们的账单专家，他们有权限使用更多工具。”

• 确认模式 (Confirmation patterns): 何时应该请求许可，何时应该先行动再解释。

反直觉的洞见：当 Agent 承认不确定性时，用户反而更信任它，而不是当它自信地犯错时。

03那么，到底该如何架构一个 Agent？

好了，你已经理解了这些层次。现在，每个 PM 都会问一个实际问题：“我究竟该如何实现它？Agent 如何与技能对话？技能如何访问数据？在用户等待时，评估又是如何进行的？”

你的协同（Orchestration）模式选择，决定了你的开发体验、调试流程以及快速迭代的能力。

让我们来看看几种主流方法，以及它们各自的优缺点。

1. 单体 Agent 架构 (Single-Agent Architecture)

从这里开始。 所有事情都在一个 Agent 的上下文中发生。

对于我们的支持 Agent： 当用户说“我无法访问我的账户”时，一个 Agent 处理所有事情——检查账户状态、识别账单问题、解释发生了什么、提供解决方案。

优点： 构建简单，易于调试，成本可预测。你清楚地知道你的 Agent 能做什么和不能做什么。
缺点： 处理复杂请求时可能会变得昂贵，因为每次都需要加载完整的上下文。难以对特定部分进行优化。

大多数团队都从这里开始，坦白说，很多团队也根本不需要超越这个阶段。如果你在它和更复杂的架构之间犹豫，请从这里开始。

2. 基于技能的架构 (Skill-Based Architecture)

当你需要效率时。 你有一个“路由器”来判断用户需要什么，然后将任务分派给专门的技能。

对于我们的支持 Agent： 路由器意识到这是一个账户访问问题，并将其路由到 LoginSkill。如果 LoginSkill 发现这其实是一个账单问题，它会把任务移交给 BillingSkill。

真实流程示例：

1. 用户: "我登不进去"

2. 路由器 → LoginSkill

3. LoginSkill 检查: 账户存在 ✓, 密码正确 ✗, 账单状态... 等等，订阅已过期

4. LoginSkill → BillingSkill: "为 user123 处理订阅过期问题"

5. BillingSkill 处理续订流程

优点： 更高效。你可以为简单的技能使用更便宜的模型，为复杂的推理使用昂贵的模型。每个技能都可以独立优化。
缺点： 技能之间的协调很快会变得棘手。谁来决定何时移交？技能如何共享上下文？

这正是 MCP 大显身手的地方——它标准化了技能暴露其能力的方式，因此你的路由器无需手动维护映射关系，就能知道每个技能能做什么。

3. 基于工作流的架构 (Workflow-Based Architecture)

企业级最爱。 你为常见场景预先定义了逐步的流程。可以想象成 LangGraph, CrewAI, AutoGen, N8N 等工具。

对于我们的支持 Agent： “账户访问问题”会触发一个工作流：

1. 检查账户状态

2. 如果被锁定，检查失败的登录尝试

3. 如果失败次数过多，检查账单状态

4. 如果是账单问题，路由到支付恢复流程

5. 如果不是账单问题，路由到密码重置流程

优点： 一切都可预测且可审计。非常适合合规性要求高的行业。易于优化每个步骤。
缺点： 当用户遇到不符合你预定义工作流的边缘案例时，系统就卡住了。对用户来说感觉很僵化。

4. 协作式架构 (Collaborative Architecture)

未来？ 多个专业 Agent 使用 A2A (agent-to-agent) 协议协同工作。

愿景： 你的 Agent 发现另一家公司的 Agent 可以帮助解决问题，于是自动建立安全连接，并协作解决客户的问题。想象一下 booking.com 的 Agent 与美国航空的 Agent 直接对话！

对于我们的支持 Agent：AuthenticationAgent 处理登录问题，BillingAgent 处理支付问题，CommunicationAgent 管理用户交互。它们通过标准化协议进行协调，以解决复杂问题。

现实检验： 这听起来很棒，但引入了关于安全、计费、信任和可靠性的巨大复杂性，大多数公司还没准备好。我们仍在探索相关标准。

这种架构可以为复杂场景带来惊人的结果，但调试多 Agent 对话真的非常困难。当出现问题时，要找出是哪个 Agent 犯了错以及原因，就像侦探工作一样。

Overview

关键在于：从简单开始。单体 Agent 架构能处理的用例远比你想象的要多。只有当你遇到真正的、而非想象中的瓶颈时，才去增加复杂性。

但有趣的是，即使拥有完美的架构，如果用户不信任它，你的 Agent 仍然会失败。这引出了我们关于构建 Agent 的最反直觉的一课。

04 那个所有人都搞错了的信任问题

这是一个反直觉的观点：用户不信任那些永远正确的 Agent。他们信任那些能坦诚承认自己可能出错的 Agent。

从用户的角度思考一下。你的支持 Agent 自信地说：“我已经重置了您的密码并更新了您的账单地址。” 用户心想“太好了！” 然后他们尝试登录，却……失败了。现在他们不仅面临一个技术问题，更面临一个信任问题。

与之对比，一个 Agent 这样说：“我想我找到了您账户的问题所在。我有 80% 的把握这能解决问题。我将为您重置密码并更新账单地址。如果这没有用，我会立即为您转接人工客服进行深入处理。”

同样的技术能力，完全不同的用户体验。

构建值得信赖的 Agent 需要关注三件事：

1. 置信度校准 (Confidence calibration): 当你的 Agent 说它有 60% 的把握时，它的正确率就应该是 60% 左右。不是 90%，也不是 30%。就是真实的 60%。

2. 推理透明度 (Reasoning transparency): 用户希望看到 Agent 的“工作过程”。“我检查了您的账户状态（活跃）、账单历史（昨天支付失败）和登录尝试（3次失败后锁定）。问题似乎是……”

3. 优雅的升级 (Graceful escalation): 当 Agent 达到其能力极限时，它如何交接？一个带着完整上下文平滑过渡到人工客服的体验，远比一句“我无法处理这个问题”要好得多。

很多时候，我们痴迷于让 Agent 更准确，而用户真正想要的，却是对 Agent 局限性更清晰的认知。

05 接下来会发生什么

在第二部分，作者将更深入地探讨让大多数 PM 夜不能寐的自主性决策。你应该给你的 Agent 多大的独立性？它应该何时请求许可，何时可以“先斩后奏”？你如何在自动化和用户控制之间取得平衡？

我们还将探讨在实践中真正重要的治理问题——不仅仅是理论上的安全问题，而是那些可能决定你产品发布成败的真实挑战。

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看到这里，相信你对本文核心主题已经有了更深入的理解。但 AI 和大模型领域更新迭代极快，单篇文章的内容很难覆盖所有细节，只能算是入门铺垫。

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