北京
你是个一整天都在拜访客户的现场代表。傍晚6:30，回家前还有40份调查问卷要填。如果不用在屏幕上点来点去，直接说一句“把北边诊所的第3题标为‘是’，再告诉我提交前还缺什么”就能搞定，该多省事。
绝大多数AI助手做不到这一点。它们能答题、总结信息、解释操作步骤，但没法真正替你执行任务。这就是聊天机器人和代理式AI系统的分水岭。
在移动应用里，代理式AI意味着给大语言模型赋予推理、规划、安全执行动作的能力。它不告诉用户该点哪里，而是直接调用应用工具完成操作：查数据、读状态、验证信息、更新记录，甚至执行业务流程，并在信息不全时主动追问。AI不再是另一个搜索框，而是应用的另一个用户。
然而，很多团队在开发移动端AI时踩了两种坑。第一种是把AI包裹在if-else语句里，靠意图匹配路由。比如if(message.includes("survey")){openSurvey();}，模型只管生成回复，路由完全写死。这种做法在演示时挺顺利，到了真实场景就崩——用户提问的方式永远跟开发者的预期不一样。
第二种错误是走向反面：让模型直接修改数据，不加校验。AI可能更新错记录、篡改意外数据、编造ID，甚至把用户没批准的信息存进去。这两种做法都不该出现在生产环境里。
经过几轮迭代，我抓住了一条简单原则：模型做决策，应用保安全。AI负责推理、规划、选工具、从失败中恢复和追问缺失信息；而你的应用死守校验、权限、确认、数据库写入，以及隐私、安全和执行边界。责任一拆开，架构就既灵活又可靠。
一切的起点是一个极简的循环：收到用户消息→把对话上下文发给模型→收到要调用的工具→在本地执行工具→回传结果→继续，直到任务完成。没有关键词路由，没有意图分类器，没有硬编码的工作流。下一步该干什么，全凭模型决定。
另一个重要改进是用微型可复用技能取代巨大的系统提示。每个技能封装了……
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