【企业知识助手·Agent 实战】如何划定知识助手的 Agent 能力边界：从意图识别、语义路由到兜底降级的深度实战专栏：《AI 工程与安全深度实战》· 企业知识助手 Agent · 第 2 篇 · 需求与立项核心痛点：企业知识助手上线后，一句“帮我查一下上周的采购合同”到底该走检索、走 SQL、走审批流，还是直接让模型自由发挥——这条能力边界划不清，Agent 要么乱答、要么乱做，怎么办？适配人群：已经理解“为什么需要 Agent”（本专栏第 1 篇），正在从概念走向落地的 AI/ML 工程师、平台工程师与后端架构师收获能力：掌握一套可复用的 Agent 能力边界划分方法——用「意图识别 → 语义路由 → 兜底降级」三层决策链，把“该交给 Agent 的”与“该留给确定性系统的”在架构层面一次性定死，并给出可落地的 Python 参考实现与评测方法技术背景与演进逻辑从「一把梭」到「分而治之」：单 Agent 的幻觉会顺着错误路由逐级放大早期的企业知识助手常被实现成一个「万能大模型」：把用户问题 + 全量知识库 + 一堆工具全部塞进一个上下文，指望模型自己判断该干嘛一个误判的开销会像雪崩一样向下传导 - 用户问“采购合同”，模型却把它当成闲聊 - 既不检索也不调工具，凭空编出一