Progressive Complexity Escalation

许多组织从一开始就部署能力设定过高的AI Agent，进而引发以下问题：

• 当Agent处理超出当前模型能力范围的任务时，输出结果不可靠
• 落地实施失败，损害利益相关方的信任
• 复杂推理任务的结果存在不一致性
• 为模型当前尚不具备的能力搭建基础设施，造成工程资源浪费
• 自主执行高风险操作带来的安全隐患

Agent的理论能力与实际可靠性之间存在差距，是导致部署失败的核心原因。

设计Agent系统应从低复杂度、高可靠性的任务入手，随着模型性能提升及信任关系建立，逐步解锁更复杂的能力。要让任务复杂度匹配当前模型的实际能力，而非对标理论潜力。

核心原则：

从已验证的「甜蜜点」起步：

• 低认知负荷、高重复性的任务
• 「对传统自动化而言过于动态，但具备足够可预测性，AI可稳定处理」的任务
• 优先聚焦信息收集与合成，而非复杂推理
• 定义明确的成功判定标准

定义能力层级：

层级1（可立即部署）：

- 数据录入与调研
- 内容分类
- 信息提取
- 基于模板的生成

层级2（验证通过后解锁）：

- 含人工审核环节的多步骤工作流
- 可生成结构化输出的条件逻辑
- 多工具集成
- 个性化与适配能力

层级3（未来解锁）：

- 自主决策
- 复杂推理链
- 创造性问题解决
- 全新任务泛化能力

渐进式解锁机制：

• 基于性能指标触发能力扩展
• 晋升更高层级前设置人工审核关卡
• 针对新能力开展对标基准的A/B测试
• 逐步推广并持续监控运行状态

工作流演进示例：

graph TD
    subgraph "阶段1：信息收集"
        A[Agent调研潜在客户数据] --> B[向人工展示调研结果]
        B --> C[人工撰写邮件]
    end

    subgraph "阶段2：结构化生成"
        D[Agent调研+资质审核] --> E[Agent草拟邮件]
        E --> F[人工审批/编辑]
        F --> G[人工发送邮件]
    end

    subgraph "阶段3：条件自动化"
        H[Agent调研+资质审核] --> I{置信度>0.8？}
        I -->|是| J[自动发送邮件]
        I -->|否| K[人工审核]
    end

    C -.已验证稳定可靠.-> D
    G -.已验证稳定可靠.-> H

    style A fill:#90EE90
    style D fill:#FFD700
    style H fill:#FF6347

适用场景：

• 将Agent部署到生产环境
• 构建内部自动化工具
• 面向客户的Agent应用
• 高风险或受监管领域
• 可靠性未经验证的新型Agent能力

实施方法：

1. 任务复杂度分类：

class TaskComplexity:
    LOW = {
        '认知负载': '极低',
        '步骤数': 1-3,
        '工具调用数': 0-2,
        '推理深度': '浅层',
        '错误影响程度': '低'
    }

    MEDIUM = {
        '认知负载': '中等',
        '步骤数': 4-8,
        '工具调用数': 2-5,
        '推理深度': '多步骤',
        '错误影响程度': '中'
    }

    HIGH = {
        '认知负载': '显著',
        '步骤数': '8+',
        '工具调用数': '5+',
        '推理深度': '深度/创造性',
        '错误影响程度': '高'
    }

2. 定义进阶标准：

能力准入门槛:
  1级到2级:
    - 准确率阈值: 0.95
    - 人工审批通过率: 0.90
    - 处理量: 1000
    - 生产环境运行时长: 30天

  2级到3级:
    - 准确率阈值: 0.98
    - 人工干预率: 0.05
    - 处理量: 10000
    - 相关方信任度: 高

3. 实现能力开关：

class AgentCapabilities {
  constructor(private tier: 1 | 2 | 3) {}

  async processLead(lead: Lead) {
    const research = await this.research(lead); // 仅1级可用

    if (this.tier >= 2) {
      const qualification = await this.qualify(research);
      const email = await this.generateEmail(qualification);

      if (this.tier >= 3 && qualification.confidence > 0.8) {
        return this.autoSend(email); // 自主执行
      }

      return this.requestApproval(email); // 人工审核关卡
    }

    return this.presentFindings(research); // 仅1级支持
  }
}

4. 监控与进阶：

• 按等级跟踪成功指标
• 审查错误模式与边缘案例
• 逐步扩大Agent的权限范围
• 保留回滚能力

前置条件：

• 各能力等级具备明确的成功指标
• 已搭建监控与可观测性基础设施
• 相关方已就进阶计划达成共识
• 具备故障回退机制

优点：

• 风险缓解：限制Agent错误的影响范围
• 利益相关方信任：通过经证实的可靠性建立信任
• 聚焦型工程实践：将资源投入到已验证的能力模块中
• 优雅降级：即使处于低层级，系统仍保持可用性
• 模型演进就绪：架构已为能力增长做好充分准备
• 符合实际预期：使部署与模型实际表现保持一致

缺点：

• 价值延迟实现：全自动化收益需逐步达成，无法立竿见影
• 复杂度提升：需要开展层级管理并搭建升级逻辑
• 维护负担加重：需测试和维护多条能力路径
• 升级阻碍：需人工审查指标并做出层级升级决策
• 用户困惑：不同部署阶段的能力存在不一致性
• 工程投入较高：需为未来能力搭建专用基础设施

平衡方法：

• 向利益相关方清晰传达能力路线图
• 基于客观指标自动完成层级升级
• 保持简洁的认知模型（当前Agent可完成哪些任务？）
• 从设计之初就为能力增长做好规划