做复杂 Agent 一段时间后，会遇到一种很典型的工程症状：
一个看起来很小的问题，最后却要同时修改：
- Prompt
- Runtime
- Tool
- Evidence
- Recovery
比如用户问了一个需要查资料的问题，最后答案里把一个搜索摘要误认为已经读过的正文。
第一反应可能是改 Prompt：
<<告诉模型，搜索摘要不等于正文。>>
但很快会发现只改 Prompt 不够。
Tool 返回的结果要区分 search hit 和 read result；Evidence 要记录到底读过什么；Runtime 要知道哪些来源真的参与了当前回答；Recovery 不能在恢复时把已经失效的来源重新当成有效证据。
最后，一个"不要把摘要当正文"的问题，横跨了五六层。
这种现象很容易被理解成：
<<Agent 系统本来就复杂，跨层修改很正常。>>
但最近一轮架构收敛让我越来越觉得，事情并不完全是这样。
复杂系统需要很多层，但一个具体事实不应该同时拥有很多 owner。
架构成熟的一个重要标志，不是层越来越完善，而是：
<<同一种问题发生时，修改半径越来越小。>>
一、分层不等于职责已经清楚
Agent 架构通常很容易画出一张漂亮的图：
flowchart LR U"用户请求" --> M"模型" M --> T"工具" T --> R"运行时" R --> E"证据" E --> M R --> C"恢复与发布"
每一层似乎都有明确职责。
模型负责推理，工具负责能力，运行时负责执行，证据负责可信状态，恢复负责断点续跑。
但真正写代码时，问题经常不是"有没有分层"，而是：
<<同一个事实到底由谁说了算？>>
假设系统里有一个事实：
<<"这个网页内容能不能支持当前结论？">>
它可能同时出现五种表达。
Prompt 里写：
只有真正读取过页面，才能用正文支持结论。
Tool 返回：
{ "sourceRef": "xxx", "status": "partial" }
Runtime 保存：
read completed
Evidence 再维护：
sourceVerified = true
Recovery 为了下一轮继续，又投影成：
{ "previousSources": ... }
如果这五个地方都在重新解释"这个来源到底意味着什么"，系统虽然有五层，实际上却有五个半独立的 owner。
于是任何一个边界调整，都必须横跨整个系统修改。
这才是很多 Agent 架构开始变重的真正原因。
二、真正应该局部化的，不是代码，而是事实的权威
这里的 locality，不只是"相关代码放在同一个目录"。
更重要的是：
<<某一类事实，只允许一个地方拥有定义权；其他层只能消费它的投影。>>
比如一次 Tool 调用是否真的发生过。
模型可以说：
我想读取这个页面。
但模型不能定义：
这个页面已经读取成功。
Tool Host 才知道调用有没有执行。
同样：
模型可以判断：
这个证据可能足够回答问题。
但它不能定义：
这个 sourceRef 当前仍然拥有读取权限。
这是 Runtime / Host 才能证明的事实。
反过来也一样。
Runtime 可以证明：
三个来源都已经成功返回。
但它不能因此推出：
三个来源已经足够回答用户的问题。
后者仍然是语义判断。
所以真正稳定的结构不是简单的：
Model Runtime Tool Evidence Recovery
而是：
flowchart TD Q"用户问题" --> M"模型：语义判断" M --> T"工具：声明能力" T --> H"Host：记录实际发生的调用" H --> E"证据：保存可验证事实" E --> M
rust
H --> R["运行时：权限与生命周期"]
R --> X["恢复：重建已有事实"]
X --> M这里最关键的不是箭头，而是每一层拥有不同的权威。
事实可以跨层传播。
定义权不能跟着事实一起复制。
三、一个问题为什么会横跨五层？
回头看那些需要同时修改 Prompt、Runtime、Tool、Evidence、Recovery 的问题，通常可以归结成三种原因。
- 同一个规则被复制了很多份
最常见的是 Prompt 和 Runtime 都在维护同一条规则。
例如：
基金比较需要注意产品关系、指数关系和持仓重叠。
如果所有 Research 请求无论是否研究基金，都把这套规则放进系统 Prompt，那么 Runtime 或 request builder 就开始承担一个额外责任：
<<判断什么领域的指导应该被装进去。>>
很快又需要知道：
- 用户是不是在问基金；
- 当前 Skill 是什么；
- Tool 有没有相关能力；
- 上一轮是不是已经读过基金数据；
- Recovery 后这套指导还要不要保留。
一条领域 Prompt 最终开始影响 request builder、capability、history 和 recovery。
问题已经不是 Prompt 太长，而是：
<<领域知识的 activation 没有明确 owner。>>
最近我们把这一类规则改成：
通用 Research 请求 → 只有通用原则
激活 Fund Skill → 加载基金语义
实际完成 Portfolio read → 后续轮次保留 Portfolio 相关指导
工具只是"可用" → 不自动激活领域语义
也就是说，领域语义不再由几个地方分别猜。
它只来自两种有明确来源的事实：
Skill declaration 或 真实 Host participation
一次实际测量里，序列化请求大小分别出现：
- 通用 Research：减少约 31%
- Fund 场景：减少约 12%
- Portfolio 场景：减少约 24%
这些数字只能证明请求确实变小了，不能直接证明 token、延迟、成本或回答质量改善。
但更重要的变化其实不是节省了多少字符。
而是：
<<一个领域规则为什么出现，现在终于可以回答清楚了。>>
四、把 Authority 压回真正拥有事实的地方
另一个典型问题是"来源能不能用"。
早期很容易出现这样的推导：
Tool 可见 → 来源可访问 → 来源可读取 → 来源已经被读取 → 来源可以支持回答
这条链里每一个箭头其实都不成立。
例如一个搜索结果返回：
{ "title": "某基金年度报告", "snippet": "...", "sourceRef": "source-123" }
它最多证明：
<<搜索阶段发现了这个结果。>>
它不能证明正文已经读取。
更不能证明恢复到下一轮后，这个 "sourceRef" 依然拥有当前用途的授权。
所以后来更合理的做法不是继续给模型加一句：
请谨慎使用搜索结果。
而是重新定义事实归属。
Search
负责发现：
我找到了这个候选来源。
Read
负责产生：
Host 实际返回了这一段内容。
Evidence
负责保存：
本次实际交付了哪些内容、 覆盖了哪些页、 对应什么来源和时间。
Runtime
负责判断：
当前调用是否还具有权限、 scope 是否有效、 source handle 是否仍可使用。
Model
最后才能判断：
这些已经返回的内容是否足够支撑某个结论。
这样一来，"来源真假"就不再是一个跨五层的模糊布尔值。
它被拆成几种完全不同的事实。
这也是 locality 一个很重要的表现：
<<不要追求一个万能状态，而要让每个 owner 保存自己真正知道的事实。>>
五、答案生成、用户可见和持久化，也不是同一个事实
另一个曾经非常容易跨层污染的问题，是回答交付。
直觉上我们很容易写成：
answer = success / failed
但对于流式 Agent，这个状态太粗了。
一次真实运行可能是：
模型已经生成正文 ↓ 正文已经发送给用户 ↓ 后台保存正文 ↓ 来源元数据补写 ↓ trace 最终结算
假设第三步之后，来源认证或后台诊断失败。
系统应该怎么办？
如果"回答成功"只有一个总状态，一个后置失败就可能反过来吞掉已经有效交付的正文。
于是一个本来属于：
source metadata
的问题，最后修改到了：
publication rendering runtime persistence recovery
更稳定的方式是把不同事实分开：
模型是否生成正文 用户是否已经看到正文 正文是否 durable 来源状态是否完整 整个 research 是否 complete
这些状态彼此相关，但没有谁可以冒充另外一个。
于是：
<<来源补充失败，不应该自动删除已经允许展示的正文。>>
同样：
<<用户看到正文，也不能冒充整个 Research 已经完整完成。>>
这看似只是状态模型变细了。
但它带来的真正架构价值还是 locality：
回答展示的问题回到 Delivery； 持久化的问题回到 Persistence； 来源的问题回到 Evidence； 运行完成的问题回到 Runtime。
以前一个 failure 可以在系统里四处传播。
现在更容易回答：
<<到底是谁失败了？>>
六、Recovery 最容易成为第二个"万能 owner"
Agent 一旦支持长任务和恢复，Recovery 很容易迅速膨胀。
因为恢复似乎什么都要知道：
用户原始问题 模型之前的判断 工具调用结果 来源 预算 run id publication 状态 remaining actions research needs
于是最简单的实现往往是：
<<把上一次 Runtime 状态尽量完整地重新塞回模型。>>
这又创造了一份系统状态镜像。
模型下一轮不仅要继续思考，还需要重新理解：
上次运行到哪里 还有多少预算 哪些 publication 已经发生 哪些内部 ID 有什么意义 哪些恢复状态需要维护
最近我们做的一个重要调整，是把恢复上下文拆成两类。
模型真正需要的语义材料
例如：
用户原始问题 此前已经回答的内容 实际读取过的来源 日期和覆盖范围 尚未解决的澄清问题
Runtime 自己的运行账本
例如：
runId budget ledger publication bookkeeping internal recovery state
第二类信息不再因为"恢复需要"就自动进入模型上下文。
Recovery 的职责也因此变窄：
<<恢复已有事实，而不是让模型重新接管 Runtime。>>
这是我现在越来越重视的一条原则：
<<恢复能力越强，越要警惕 Recovery 变成系统第二个大脑。>>
七、Locality 不等于把所有规则都做成硬代码
这里还有一个很容易走到另一个极端的问题。
当我们开始强调：
事实有 owner 状态要局部化 Runtime 应该确定性
很自然会产生一个冲动：
<<那是不是所有事情都应该由 Runtime 保证？>>
不是。
例如 Research 过程中，我们希望模型持续维护当前研究问题：
还缺什么？ 哪些问题已经解决？ 新证据是否推翻了原来的判断？ 是否需要重新打开某个问题？
这类 "research needs" 很重要。
但它仍然是模型的研究判断。
Runtime 可以：
保存 needs 提供 set_research_needs 恢复 needs 记录模型有没有更新
但 Runtime 不适合写一个机械规则：
每两轮必须更新 needs，否则禁止继续。
因为：
没更新
并不等于：
研究质量差。
反过来，频繁更新也不等于真的 adaptive。
所以最近我们的方向更接近：
Prompt / Skill → 明确要求模型主动复盘研究问题
Runtime → 接受并保存这些变化
Dogfood / Evaluation → 判断模型实际维护得好不好
这里再次体现了 locality：
<<Runtime 对"有没有发生更新"有权威；模型对"该不该更新、怎么更新"负责语义；评测负责判断更新有没有价值。>>
没有任何一层需要假装自己知道全部答案。
八、我现在更关注一个指标：修改半径
以前做 Agent 架构 review，我会重点看：
模块是否清晰 接口是否稳定 测试是否完整
现在我会额外问一个问题：
<<一个普通缺陷出现时，需要修改多少个 owner？>>
这个指标可以叫"修改半径"。
它不是正式的工程度量，只是一种很有用的架构直觉。
假设出现：
<<"Web search 的摘要被当成正文。">>
如果修复需要：
改 Prompt 改 Tool schema 改 Runtime classifier 改 Evidence status 改 Recovery projection 改 Publication gate
我会高度怀疑：
这个概念没有真正的 owner。
理想情况下，我们应该能够追到一个更具体的问题，例如：
Search result 的 observation 类型表达错了
那么主要修复点应该就在：
Search / Evidence seam
其他层最多更新契约测试，而不是重新实现一遍判断。
再比如：
<<"已经展示的正文因为后台 source metadata 失败而消失。">>
如果最终定位到：
Publication renderer 错误地把 source certification 当成 answer visibility 的前置条件
那修复就应该集中在 Delivery owner。
不是再去 Prompt 里告诉模型：
请尽量确保来源完整后再回答。
九、怎样判断一个问题是不是已经有真正的 owner？
现在我会连续问五个问题。
- 谁能证明这个事实？
不是谁"最方便判断"，而是谁拥有原始事实。
例如：
工具是否执行成功
应该问 Host。
不是问模型，也不是从聊天文本猜。
- 其他层拿到的是事实，还是又重新推理了一遍？
好的结构：
Host → observation → Runtime 消费 observation
危险的结构：
Host 返回一段 JSON → Runtime 猜状态 → Evidence 再猜一次 → Recovery 再从文本推断一次
事实可以被投影。
不要被重复解释。
- 删除这一层，复杂度会扩散还是消失？
这是一个很好用的 deletion test。
如果删掉某个 adapter：
10 个调用方都必须重新实现复杂逻辑
说明这个 adapter 很可能有价值。
如果删掉之后消失的只是：
字段复制 schema mapping 状态翻译 alias 另一套测试
而真正的业务 owner 本来就在下游，那么它可能只是一个 shadow owner。
- 失败以后，能不能指出一个主要责任方？
成熟系统应该逐渐能说：
Provider transport failure Tool argument failure Source authorization failure Evidence coverage failure Publication failure Persistence failure Model semantic failure
而不是所有问题最终都落成：
Agent 回答失败。
故障名称越具体，往往说明 owner 越清楚。
- 修复这个问题时，是在增加规则，还是删除歧义？
Agent 工程特别容易通过：
再加一句 Prompt 再加一个 fallback 再加一个 runtime check
解决局部问题。
这些补丁短期可能有效，但也可能让同一概念多一个 owner。
真正好的重构经常不是新增能力，而是删除：
重复判断 重复状态 重复 mapping 重复语义
让剩下的那个 owner 变得更深。
十、好的架构不是没有跨层数据，而是没有跨层权威漂移
Agent 永远会是跨层系统。
模型必须消费 Tool result。
Runtime 必须知道 Tool execution。
Recovery 必须读取持久化状态。
Evidence 必须进入下一轮模型上下文。
所以目标绝对不是：
<<每一层互相隔离，互不认识。>>
真正应该消灭的是另一件事：
<<同一事实经过每一层时，都被重新解释一次。>>
我现在更喜欢这样的结构：
Owner 保存事实 ↓ 派生稳定 projection ↓ 其他层消费
而不是：
A 判断一次 ↓ B 再猜一次 ↓ C 再补一个规则 ↓ D 为恢复重新解释
这也是"深模块"在 Agent 系统里很具体的一种表现：
一个模块真正有价值，不是因为它包装了一层接口。
而是因为：
<<大量复杂度进入它之后，可以在那里结束。>>
十一、为什么这件事对 Agent 尤其重要
普通业务系统当然也会遇到职责漂移。
但 Agent 会把这个问题放大。
因为 Agent 天生同时包含：
自然语言语义 结构化协议 动态工具 外部数据 权限 长生命周期 恢复 流式交付 模型不确定性
当某个概念 owner 不清楚时，我们特别容易使用自然语言把缝补起来。
比如：
Prompt 提醒一下
是最便宜的。
然后发现不稳定：
Runtime 再兜一下
再发现恢复后失效：
Recovery 再补一下
最终每一层都有一点"聪明逻辑"。
系统没有明显错误。
但任何人想回答：
<<这个行为到底是谁定义的？>>
都需要同时打开五个模块。
我现在越来越觉得：
这是 Agent 架构真正危险的复杂度。
不是代码多。
不是 Tool 多。
甚至不是 Prompt 长。
而是：
<<知识和权威没有 locality。>>
结语
我们最早做 Agent 架构治理时，核心问题是：
<<Runtime 已经知道的，不要再让模型维护。>>
后来又进一步变成：
<<不属于 Runtime 的能力，也不要因为 Runtime 需要治理，就顺手让 Runtime 成为它的 owner。>>
现在我觉得还可以再往前走一步：
<<一个事实，不仅要放在正确的层，还应该尽量只有一个真正的 owner。>>
Prompt 可以指导模型。
Runtime 可以执行边界。
Tool 可以提供能力。
Evidence 可以保存观察事实。
Recovery 可以恢复已经发生的事情。
它们当然需要协作。
但协作不意味着共同拥有同一个事实。
当越来越多以前需要同时修改 Prompt、Runtime、Tool、Evidence、Recovery 的问题，能够被压缩成：
这是 Evidence 的问题。
或者：
这是 Delivery 的问题。
或者：
这是模型研究策略的问题，Runtime 不应该修。
系统实际上发生了一个比"测试更多""协议更严"更重要的变化：
<<复杂度开始有地方可以结束了。>>
我现在会把这件事看成 Agent 架构逐渐成熟的一个重要信号：
不是系统没有复杂度，而是每种复杂度终于找到了自己应该待的地方。