博客Demo很流畅，一到生产就翻车——2026年企业CTO反复遇到的困境。拆解五道工程关卡：任务拆解、MCP工具集成、上下文衰减防治、质量门禁与多模型路由成本控制。
很多团队起步就是把所有逻辑塞进一个智能体。跑 5 轮对话还行，跑到 20 轮以上上下文窗口被塞爆，准确率断崖式下降。于是开始拆：客服拆成售前/售中/售后三个独立单元，结果发现系统间怎么通信、谁调度谁、一个单元失败时要不要回滚，这些问题比"塞爆上下文"更难搞。
拆不拆、拆到什么粒度，判断标准其实很简单——看工具边界和会话上下文。如果两个任务依赖完全不同的工具链（比如一个调 CRM、一个调 ERP），拆分有意义。如果两个任务共享同一段对话上下文但各自输出不同格式，拆分的代价可能高于收益——因为单元间传递上下文本身就会引入信息损耗。
实践数据上，协作单元少于 3 个时，手动编排（LangGraph 级别的 DAG 定义）就够了。超过 5 个协同工作，必须上正式的通信协议。2026 年 Google 推的 A2A 协议和 Anthropic 推的 MCP 协议已经形成事实双协议栈：A2A 管单元间通信，MCP 管单元到工具的连接。两者互补，不是二选一。
但如果你的场景是"一个客服机器人 + 两三个 API 调用"，拆成多单元集群纯属过度工程。拆分的正确时机不是"看别人都在拆"，而是当前单体的上下文利用率超过 60% 且准确率出现可测量下降。
MCP 在 2025 年爆发、2026 年进入沉淀期。表面看它用一个标准协议统一了 ERP/WMS/CRM 的数据接入，但实际上企业落地 MCP 的成本不在协议本身，而在三个工程细节上。
权限模型冲突。企业内部系统的 RBAC（基于角色的访问控制）和 MCP Server 的 token 授权是两套体系。智能体通过 MCP 调用 ERP 时，以谁的权限去查？如果拿的是管理员 token，它能读到不该读的客户数据。解法不是把权限模型抹平，而是在 MCP Server 层加一层代理鉴权——每次工具调用都注入当前会话用户的身份上下文，由 MCP Server 转发到企业内部 IAM 做二次校验。Red Hat 2025 年的 MCP 安全分析也明确指出：MCP Server 的权限必须最小化，写操作必须加审批节点。
超时和重试策略。企业内部系统（尤其是老旧 WMS）的 API 响应时间可能达到 5-10 秒甚至超时。调用方在等待工具返回时不能无限期挂起。一个务实做法是：MCP Server 层设 8 秒超时 + 指数退避重试（最多 2 次），超过则返回明确错误信息让系统走降级路径——比如告诉用户"正在查询，请稍候"而不是编造一个假数据。
状态污染。多个执行单元共享同一个 MCP 连接池时，一个单元的写操作可能影响另一个单元的读结果。调试这种问题通常需要全链路 trace，但大部分 MCP 实现目前对可观测性的支持还很初级。
一个反面案例：某金融科技团队 2025 年下旬上线了智能体驱动的报表查询功能，但跳过了工具集成测试阶段。系统在一次"生成月度汇总"任务中误调用了生产数据库的写接口，8 小时后才发现数据异常。回滚加上客户补偿，直接损失 6.2 万元。这个教训的核心不是"AI 不可靠"，而是工具权限没有做读写分离——给 MCP Server 只应暴露只读视图，写操作走独立的人审通道。
Chroma 在 2025 年的一项研究测试了 18 个前沿模型，结论是：所有模型都有 Context Rot（上下文腐烂）问题，而且衰减远在窗口上限之前就开始——一个标称 200K token 的模型可能在 50K token 时就出现显著性能下降。这不是 bug，是 Transformer 架构的固有特性。
企业场景里，客服对话动辄 30 轮以上、运维侧的工作流可能跨多个小时。光靠扩展上下文窗口是死路。共享记忆层的设计在多智能体协作中尤为关键——RAG 作为共享记忆层，能让多个智能体在各自推理时取用同一份上下文，而不是各自维护一份随时可能腐烂的本地快照。2026 年行业在此基础上形成了三条互补的工程防线：
| 策略 | 原理 | 适用场景 | 信息损失 | 实现复杂度 |
|---|---|---|---|---|
| 滑动窗口 | 只保留最近 N 轮对话，旧内容丢弃 | 短期客服、简单 FAQ | 高（丢失早期关键信息） | 低 |
| 摘要压缩 | 定期将历史对话压缩为结构化摘要，注入当前上下文 | 中等复杂度任务、有明确会话边界 | 中（摘要质量依赖模型） | 中 |
| 关键实体持久化 | 将对话中的人/事/物/时间提取为知识图谱节点，持久化到外部存储，每次推理按需检索 | 长期客户关系管理、复杂运维、跨会话任务 | 低（但检索精度决定效果） | 高 |
实操建议：不要三选一，而是三层叠加。滑动窗口兜底、摘要压缩做中间层、关键实体持久化做长期记忆底座。OceanBase 社区一份 2026 年 2 月的技术综述也印证了这个方向——人脑的分层记忆模型（工作记忆 / 短期记忆 / 长期记忆）是目前记忆系统设计最接近的参考范式。
Demo 阶段大家盯着终端看效果，出错了人工纠正。生产环境没人在旁边盯着，所以必须把质量检查自动化。一个务实的分层方案：
三层的拦截率叠加后，实测幻觉相关事故下降 80% 以上。代价是端到端延迟增加约 2-4 秒——对异步任务几乎无感，对实时对话场景需要考虑是否只跑前两层。
OfoxAI 在 2026 年 3 月的一篇实战分析里给出了一组数据：大多数 AI 应用中，真正需要旗舰模型的请求只占 15-30%，但实际部署时 100% 的请求都走旗舰模型。客服场景下，简单 FAQ（"怎么退货"）和复杂投诉（涉及到三四种优惠叠加的退款计算）对模型能力的要求天差地别，但很多团队给两种请求喂同一个最贵的模型。结合小模型 + 护栏的策略，甚至能在特定场景跑赢单独使用旗舰模型。
一个可复现的省钱公式：
在这个配比下，日均有 10,000 次对话的 AI 客服系统，模型 API 成本从全部走旗舰模型的约 150 美元/天降至约 25 美元/天——降幅 83%。月成本换算到人民币，从约 3.2 万元降到约 0.55 万元。需要注意的是，路由规则本身也有维护成本：需要持续校准"什么请求发给什么模型"的分类器，建议每两周跑一次 A/B 测试验证路由准确率。
Q：从 Demo 到生产，开发周期一般要多久？
A：单智能体 + 少量工具集成的场景，Demo 两周、生产化再 4-6 周（含测试）。多单元协同场景，生产化通常需要 2-3 个月，大部分时间花在工具集成测试和上下文管理调优上。不要信"一周上线"的营销话术——那指的是 Demo，不是生产。
Q：小团队（5 人以下）能做企业级智能体吗？
A：能做，但建议选低代码平台（腾讯云 ADP、Dify 等）而非从 LangChain/LangGraph 裸写。小团队的瓶颈不是模型能力而是工程基础设施——会话持久化、工具鉴权、监控告警这些"看不见的活"才是大头。选平台等于把这些外包出去。
Q：开源框架 vs 腾讯云 ADP 怎么选？
A：开源（LangGraph、CrewAI 等）适合有专职 ML 工程师且业务需要高度定制的团队。ADP 适合需要快速对接企业微信/微信生态、且关注安全合规的团队。2026 年的趋势是两者并不互斥——部分团队用 ADP 做快速验证，核心链路用开源框架做深度定制。更完整的技术选型与业务流嵌入策略，可参考企业 AI Agent 落地 2026：从技术选型到业务流嵌入的 5 个关键决策。
Q：上线后效果持续退化怎么办？
A：这不是错觉。退化通常来自三个源头：①知识库过期（RAG 召回的文档太旧）；②Prompt 被不断加补丁后臃肿失效；③模型升级后行为漂移。解法是建立月度回归测试集——至少 50 条标注过的标准问答对，每次变更后自动跑一遍，精度下降超过 5% 就触发排查。