文章标题
建议标题格式：
- 问题型：
AI Agent 到底是什么？- 工程型：
Agent Harness：让 Agent 稳定运行的控制系统- 场景型：
找数问数 Agent：从自然语言问题到可信数据结果
1. 这篇文章解决什么问题
说明读者为什么要看这篇文章。
建议回答：
- 当前行业或团队有什么误区？
- 这个问题为什么重要？
- 不解决会带来什么工程风险或产品风险？
2. 核心结论
用 3 到 5 条总结。
示例：
- Agent 不是 ChatBot，而是受控任务闭环。
- 企业级 Agent 的难点不只在 Prompt，而在 Context、Tool、State、Workflow 和 Governance。
- Semovix 的价值在于把企业数据、业务语义和任务执行连接起来。
3. 核心概念
解释本篇关键词。
建议包含：
- 定义；
- 边界；
- 与相邻概念的区别；
- 常见误解。
4. 为什么传统方式不够
说明旧方案的问题。
可以从以下角度写：
- 普通聊天机器人；
- 单点 RAG；
- 手写固定流程；
- 纯 Prompt 驱动；
- 无状态工具调用。
5. Agent 工程化视角
从 Agent 系统角度重新解释。
建议映射到：
| 维度 | 本文关系 |
|---|---|
| Context | 待补充 |
| Tool | 待补充 |
| Skill | 待补充 |
| Workflow | 待补充 |
| Runtime | 待补充 |
| Evaluation | 待补充 |
| Governance | 待补充 |
6. Semovix 中如何落地
说明这个能力在 Semovix / Xino / AI Workbench 中的对应关系。
建议明确：
- 对应哪个产品模块；
- 对应哪个用户场景；
- 对应哪个后端能力；
- 对应哪个前端展示；
- 对应哪个可审计结果。
7. 一个具体案例
建议使用真实或半真实业务案例。
模板：
用户输入：
系统理解：
上下文加载：
工具调用：
任务执行：
结果展示：
用户确认：
知识沉淀：
8. 架构图 / 流程图
建议放 Mermaid，也可以链接到 09-diagrams/。
flowchart LR
A[用户输入] --> B[Xino 理解]
B --> C[加载上下文]
C --> D[选择 Skill]
D --> E[调用 Tool]
E --> F[生成结果]
F --> G[沉淀知识]
9. 常见误区
建议列 3 到 5 个误区。
| 误区 | 正确认知 |
|---|---|
| 待补充 | 待补充 |
10. 本篇总结
用一段话收束观点。
11. 下一篇预告
说明下一篇将继续解决什么问题。
12. 参考资料
- 待补充。