企业里最值钱的知识锁在手册里——几百页设备文档、故障记录，平时没人翻、出事翻不到。本文讲一种生产环境验证过的落地形态：AI 执行体做入口与调度，Dify 承载知识库与问答应用，把「翻手册」变成「聊天里问一句」，答案带手册出处、置信度与示意图。为什么知识要放 Dify 不放 AI 执行体自己带（18 条用例双跑实测）、链路每个环节的设计取舍、三个生产里排过的坑——检索配置丢失、LLM 空输出、改写丢

上一篇文章说「门户机器人用 Dify 答，因为展示场景要确定性」。有读者问：Hermes 通过 skill 约束，不是也可以做到确定性吗？这篇文章正面回答这个问题：确定性分三层——流程、行为、输出。skill 约束能锁住行为层和部分输出层，但锁不住流程层，因为流程决策权始终在 LLM 手里。用我们自己的四个实测案例证明：文本约束是概率性服从，结构约束才是确定性执行。

我们门户有两个自用机器人（「知鱼」「AI 机器人」），用的是 Dify 回答，而不是把本机的 skill 复制到云端 Hermes Agent。很多人问：Hermes 不是更强吗？为什么不用？这篇文章复盘当时的决策：公开展示面要的是确定性（回答稳定、可审计、可发布），这是 Dify workflow 的结构优势；而 Hermes 的自主执行能力，留给内部交付场景。判断标准只有一条：这个场景要的是「

Agent 怎么验收？考卷选「约束敏感型」任务（无约束不自觉、有约束会遵守），六维评估（成功率/达标率/修正/成本/稳定性/退化），取证可复现。v1 考卷漏「事实准确」用例，格式全对但事实错误的输出满分通过——报告类任务必带事实核对。

多轮对话里，Agent 会记住你说过的要求并跨轮执行——「对话即约束」，8 轮对话链 30/30 用例全过。但「先查技能」这类行为纪律不靠对话形成，必须靠配置。8 轮内无退化，重要要求说一句「写入记忆」更稳。

200 多次实验的结论汇总成七条铁律：结构化约束、纪律进身份、记忆粗粒度、触发词精准窄、小技能单文件大技能拆 refs、约束有甜点区、验收用考卷+六维。每条带实测数据和适用边界，可直接复制使用。

200 多次实验的结论汇总成七条铁律：结构化约束、纪律进身份、记忆粗粒度、触发词精准窄、小技能单文件大技能拆 refs、约束有甜点区、验收用考卷+六维。每条带实测数据和适用边界，可直接复制使用。

配置不是越多越好。四层约束全家桶成本 2.66×、纪律稀释；单层结构化 1.44× 达标率就到 100%。交付包按形态分档：多轮对话配纪律层+记忆，单轮自动化配全套——别全家桶。

配置不是越多越好。四层约束全家桶成本 2.66×、纪律稀释；单层结构化 1.44× 达标率就到 100%。交付包按形态分档：多轮对话配纪律层+记忆，单轮自动化配全套——别全家桶。

约束文件不是「写了就有效」。三变体 36 次实验对比：结构化写法（要求/禁止成对）达标率 100%、成本 1.44×；一句话铁律成本 2.28×，还出过事实错误。约束还分三层——项目级管输出、全局级管纪律、记忆管信息，放错层执行强度差 3 倍。