5 Produktdesign-Fallen beim Bau von KI-Agenten

2025 年是 AI Agent 元年。到了 2026 年，每個企業都在問：「我們也要做 Agent 嗎？」

但「做 Agent」和「做好 Agent 產品」是兩件完全不同的事。

這篇分享我在設計和部署企業 AI Agent 系統時，親身經歷的五個設計陷阱。

陷阱 #1：讓 Agent 做太多事

症狀： 一個 Agent 同時負責理解使用者意圖、查詢知識庫、調用 API、生成回覆、檢查合規性。

後果： Agent 的行為變得不可預測。debug 的時候你不知道是哪個環節出了問題。

正確做法：單一職責原則。

我們的 AI 教練系統就是三個 Agent 各司其職：

• 角色生成 Agent：只負責創造客戶角色

• 客戶 Agent：只負責扮演客戶

• 教練 Agent：只負責提供回饋

每個 Agent 的輸入輸出都有明確的 schema 定義。這讓你可以獨立測試、獨立部署、獨立迭代。

陷阱 #2：忽略 Agent 的失敗模式

症狀： 設計時只考慮 happy path——「使用者說這個，Agent 回那個」。

後果： 上線後遇到邊界情況就爆炸。

常見的失敗模式：

• Agent 陷入迴圈（tool A 呼叫 tool B，tool B 又呼叫 tool A）

• Agent 產生不合理的 tool call（例如查詢一個不存在的 API endpoint）

• Agent 在多輪對話中「失憶」（context 溢出 window）

• Agent 對模糊的指令過度解讀（使用者說「幫我看看」，Agent 就去執行交易）

正確做法：設計 circuit breaker。

• 最大步驟限制：Agent 最多執行 N 步，超過就強制停止並回報

• Tool call 白名單：Agent 只能呼叫預先核准的 tools

• 異常偵測：如果 Agent 的行為偏離預期模式，自動介入

• 人工介入觸發器：特定場景強制轉接人工

陷阱 #3：過度信任 Agent 的「推理」

症狀： 把 Agent 當成真正會推理的系統，給它複雜的決策任務。

後果： Agent 看起來在推理，但其實只是在做 pattern matching。

真實案例： 我們一度讓 Agent 自己決定「這個客戶適合什麼等級的風險產品」。結果發現 Agent 會因為 prompt 中出現「退休」這個詞，就自動把風險偏好降到最低——即使客戶明確表示願意承擔較高風險。

正確做法：

1. 不要讓 Agent 做不可逆的決策——Agent 可以建議，但最終決定要由人來做

2. 提供中間檢查點——Agent 的推理過程要可視化，讓使用者可以在任何步驟介入

3. 使用結構化的決策框架——不是讓 Agent 自由推理，而是給它一個決策樹或 scoring rubric

陷阱 #4：忽略 Agent 之間的協調成本

症狀： 設計了一個很酷的 Multi-Agent 系統，每個 Agent 都很強，但整體效果不如預期。

後果： Agent 之間的資訊傳遞消耗大量 token，延遲增加，整體 coherence 下降。

我的經驗數據：

• 2 個 Agent 協作：延遲 × 1.8，token 消耗 × 2.5

• 3 個 Agent 協作：延遲 × 3.2，token 消耗 × 4.1

• 4 個 Agent 協作：延遲 × 5.5，token 消耗 × 7.0

正確做法：

1. 最小化 Agent 數量——能用一個 Agent + tools 解決的，不要拆成兩個 Agent

2. 設計高效的 Agent 間通訊協定——定義清楚的 message schema，減少冗餘資訊

3. 考慮平行 vs. 串行——不是所有 Agent 都需要按順序執行，能平行的就平行

4. 設定 token budget——每個 Agent 有明確的 token 使用上限

陷阱 #5：沒有 Observability

症狀： Agent 上線後，你不知道它到底在做什麼。

後果： 出問題的時候無法定位原因。用戶說「Agent 回答很奇怪」，你只能聳肩。

你至少需要記錄：

• 每次 Agent 執行的完整 trace：input → reasoning → tool calls → output

• 每次 tool call 的詳細記錄：呼叫什麼工具、傳了什麼參數、拿到什麼結果

• 每次 LLM call 的 metadata：使用的 model、token 數、latency、temperature

• 使用者回饋：thumbs up/down + 自由文字回饋

我們用的工具：

• 自建的 tracing system（基於 OpenTelemetry）

• Langfuse 做 prompt evaluation

• 自建 dashboard 做即時監控

經驗法則： 如果你無法解釋 Agent 為什麼做了某個決定，你就還沒準備好上線。

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這是「GenAI 產品實戰筆記」系列的最終篇。

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