Agent建设（3/4）笔记

构建"可长期运行、可审计、可复用"的智能体系统。

状态机（LangGraph） + 技能包（Skills） + 执行层（Shell）"的三层架构组合。

1. 工作流持久化（Survive）：确保 Agent 在崩溃、重启后能断点续跑，而非从头开始（LangGraph Checkpoint）。

2. 能力模块化（Compose）：将庞大的系统拆解为 Skills（技能包），实现"按需加载"，避免提示词膨胀。

3. 执行确定性（Control）：在金融/报关场景下，确保相同的输入产生完全一致的输出，防止模型"自由发挥"（Shell 工具 + 结构化输出）。

4. 状态可回溯（Audit）：满足深圳金融合规，能随时回放任意步骤的决策快照（State Snapshot）。

5. 成本可控（Optimize）：通过服务端压缩（Compaction）自动修剪噪音历史，而非粗暴截断。

P0 级：生存基石（防崩 & 防篡改）

目标：确保 Agent 不因重启而丢失进度，且不越权操作。

》》 持久化 (Survive): LangGraph Checkpointer：将状态（State）保存至 SQLite/Redis。中断/人工审核后通过 "thread_id" 从断点恢复，而非从头开始。

》》 确定性 (Control) :OpenAI Shell 工具：将核心逻辑（如汇率计算）封装在 Shell 脚本中，Agent 只负责调用，不负责"思考"算术。 避免模型在产生幻觉，确保结果正确和一致。

P1 级：性能与复用（降本 & 解耦）

》》 模块化 (Compose) 拆分为独立skill，采用 "SKILL.md" 格式。Agent 只预加载技能"目录"，触发时才加载完整内容。

》》 成本优化 (Optimize) :服务端压缩 (Compaction)：利用 OpenAI Responses API 的自动压缩功能，将冗长对话压缩为"关键决策摘要"。 长流程会话中，自动丢弃无关寒暄，保留关键业务状态。

P2 级：风控（审计 & 回溯）

目标：满足留痕要求，支持问题复盘。

》》 状态回溯 (Audit) State Snapshot + DAG：在关键节点（如支付确认）保存完整的 State 快照，并记录 DAG 执行路径。 复盘时，可精准回放"某任务节点在某时的审核决策过程"。

》》 护栏强化 双层网络白名单：组织级白名单 + 请求级策略，配合 "domain_secrets" 隐藏真实 API Key。 防止 Agent 访问非法外链。