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从实际案例来看，因此，AI智能体往往被“拆成两部分”：需要智能的部分，比如理解人类命令的意图、从非结构化信息中提取要点、在不确定条件下给出初步计划与多方案权衡等，交给AI的推理能力来完成；而确定性更强、要求稳定可控的部分，包括调用哪个接口、参数怎么填、先后顺序、重试策略、校验规则、权限边界，以及哪些操作必须人工确认等，则尽量固化成可复用的技能模块与工作流（workflow）。
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