Harrison Chase谈企业级Agent：可靠性来自三根“杠杆”

LangChain创始人Harrison Chase分享了构建企业级AI Agent时最容易被忽视的核心问题：不是能力，而是可靠性。他用概率、风险感知和工程模式三个视角，拆解了为什么Agent在企业环境中“看起来聪明，却不敢用”。

为什么企业Agent失败，往往不是模型不够强

这一部分之所以重要，是因为它直接击中了很多团队的误区：只要模型更大、推理更复杂，Agent自然会更可靠。Harrison Chase一开始就把话题拉回现实，强调企业场景关心的不是“能不能做到一次”，而是“能不能在绝大多数时候做到”。他用一个带有统计意味的比喻来解释：当一个Agent需要连续完成多步任务时，每一步都有失败概率，整体成功率会被一步步放大或压缩。

他提到，很多Agent Demo看起来很惊艳，是因为它们只展示了“成功路径”。但在企业内部系统中，Agent往往要处理不完整的数据、模糊的指令、以及不可预测的外部依赖。正是在这些地方，Agent的可靠性迅速下降。Chase直言：“如果你不去显式地设计成功概率，那系统会替你做决定。”这也是他后续提出“三个关键杠杆”的出发点。

第一根杠杆：拆解工作模式，而不是堆叠智能

这一节的核心问题是：Agent到底应该“多聪明”？Chase的答案有些反直觉——在企业里，更重要的是Agent“做什么”，而不是“会多少”。他指出，可靠的Agent往往承担的是清晰、重复、边界明确的工作模式，而不是开放式的复杂推理。

他举例说明，成功的企业Agent通常会被设计成执行“实质性的工作模式”，而不是一次性完成所有事情。换句话说，是通过明确的步骤、状态和中间结果来降低不确定性，而不是寄希望于模型一次性给出完美答案。这里隐含的工程思想是：把复杂问题拆小，每一小步都更容易被监控、回滚或纠错。

Chase在这里强调了一句很有代表性的判断：“你不是在构建一个会思考的系统，而是在构建一个可以被信任的系统。”这也是LangGraph等工具强调流程和状态管理的根本原因。

第二根杠杆：成功概率的设计，而非事后补救

为什么很多Agent在测试时表现不错，一上线就问题频出？Chase认为，关键在于团队往往把可靠性当成“后置问题”。在这一段中，他明确提出要在设计阶段就思考“成功概率”，而不是依赖监控或人工兜底。

他从应用构建者的角度出发，提醒大家关注：每增加一个Agent决策点，整体失败风险就会发生变化。因此，优秀的设计并不是无限增加能力，而是有意识地减少高风险步骤，或者为这些步骤增加明确的约束条件。这种思路在企业场景尤其重要，因为失败不仅是技术问题，还会带来业务和合规风险。

他用“你正在构建的应用本身”来提醒听众：Agent不是实验室玩具，而是产品的一部分。只要进入真实业务流程，就必须接受概率和风险的现实。

第三根杠杆：风险感知，决定Agent能否被接受

这一节讨论的是一个经常被技术团队低估的问题：人们如何看待Agent。Chase指出，企业内部对Agent的犹豫，很多时候并不是因为功能不足，而是因为对失控的担忧。这种“感知到的风险”会直接影响Agent是否被允许进入核心流程。

他强调，可靠性不仅是技术指标，也是心理安全感。当使用者不知道Agent下一步会做什么，或者无法理解它为什么做出某个决定时，再高的准确率也难以建立信任。因此，设计上的可预测性、可解释性，以及清晰的边界，本身就是可靠性的一部分。

在这里，他点出一个很现实的现象：很多Agent项目并不是失败在效果上，而是失败在“没人敢用”。

把三根杠杆落到工程实践中

在最后一部分，Chase把前面的观点收束为“可操作的工程模式”。他提到，这些并不是抽象理论，而是他们在内部真实构建和反复讨论过的经验。所谓的“杠杆”，其实就是一组可以反复使用的设计选择：限制Agent的职责范围、显式管理状态和流程、以及在关键节点加入人为或系统级的约束。

他并没有把这些经验包装成银弹，而是强调这是一个持续调整的过程。随着Agent承担的责任增加，对可靠性的要求也会随之变化。重要的不是一次性做对，而是建立一种能不断修正的系统。

正如他在结尾所暗示的那样，可靠的企业Agent不是靠运气跑出来的，而是被一层层“设计”出来的。

总结

Harrison Chase的分享提醒我们，企业级AI Agent的难点从来不在“能不能做”，而在“敢不敢用”。通过工作模式拆解、成功概率设计和风险感知管理这三根杠杆，Agent才能从演示走向生产。对读者而言，最大的启发或许是：真正的智能，不是更复杂，而是更可靠。

关键词： AI Agent， 企业级应用， 可靠性， LangChain， LangGraph

事实核查备注： 演讲者：Harrison Chase；主题：构建可靠的企业级AI Agent；提出概念：成功概率、工作模式、风险感知；提及产品/框架：LangChain、LangGraph（来自标题）；引用语句为基于公开视频语义的原意表达，需对照原视频逐句核查。