在智能体搭建过程中，最容易被忽视的一步并不是模型调用，而是任务拆解。很多人习惯先搭框架、接模型、配置工具，然后再思考系统到底要解决什么问题。这种顺序在简单 Demo 中可能不会暴露问题，但在真实项目中，几乎一定会导致系统结构混乱。

从工程角度看，智能体系统的第一步应该是任务边界定义。也就是说，要明确系统负责的范围、输入形式、输出标准以及失败条件。如果这些信息不清晰，后续设计就只能依赖模型的“自由发挥”，系统行为会越来越不可预测。任务拆解本质上是把一个复杂目标转化为一系列可执行步骤，每一步都必须有明确结果和判断条件。

很多失败的智能体项目，都可以追溯到任务拆解阶段。例如，把“自动完成客户咨询处理”当作一个整体目标，而没有拆分为信息理解、规则判断、动作执行和结果确认等步骤。模型虽然可以生成看似合理的回答，但系统无法保证流程稳定运行。真正可维护的智能体系统，往往是从任务结构开始构建，而不是从技术组件开始拼接。

在实践中，一个简单但有效的方法是先用流程图描述系统行为，再决定是否需要智能体参与。这样可以避免“为了使用智能体而使用智能体”的情况，也能让系统结构更加清晰。当任务拆解合理时，智能体往往只需要承担其中的一部分职责，而不是整个系统。

从长期来看，任务拆解能力比工具熟练度更重要，因为它直接决定了系统是否具备扩展性。智能体工程真正的难点，并不是让模型工作，而是让系统在复杂任务中保持稳定。