大模型时代有一个迷人的错觉：模型越来越强，似乎终有一天能包办一切。于是很多团队把宝全部押在模型上，Prompt 越写越长，约束越加越多，试图用语言模型解决所有问题。模型是变化最快的那个变量。今天用 DeepSeek，明天可能换 GPT-5，后天又有新的开源模型冒出来。模型能力在变、价格在变、接口在变、甚至输出格式的偏好都在变。如果你把控制逻辑也写在 Prompt 里，那模型一变，你的整个系统都要跟

本文介绍了一个生产级交易型AI智能体（AIShoppingGuide）的完整架构设计与实践。作者从高风险的交易场景出发，强调系统需具备状态管理、权限控制、回滚机制、安全防护和可观测性等关键特性。系统采用分层设计，核心包括ToolLoopAgent执行引擎、有限状态机（FSM）权限控制、纯函数订单编辑和混合检索系统，通过6层防护机制应对LLM的不确定性。该架构有效解决了LLM幻觉、非法写状态、交易误