前言

Agent 系统的工程化长期面临一个根本矛盾：生成式模型的自由度与业务规则的确定性。业务用户看到的是自然语言答案，平台看到的是模型调用，真正决定答案是否可信的事实，却早在设计决策时就已注定——模型的输出是否被规则裁决、操作是否留痕、配置修改是否受控。

通用编排框架提供了丰富的编排原语，但在企业内网、合规要求高、业务规则明确的场景中，业务正确性不能依赖模型的随机性，而必须由可审计、不可绕过的规则保证。这类问题不能靠换模型解决。

本书以「绳墨 Runtime」为研究对象，系统回答一个问题：当「一切皆规则、一切可训练、一切可审计」成为硬约束时，Agent 运行时该如何设计？

「绳墨」取义木工墨线——匠人以墨线定方圆、成规矩，喻框架以业务规则为纲，约束并驱动 Agent 行为。全书以原理为主线：每章先讲清"这一环节解决什么工程问题、其本质责任是什么、失败会以什么形态暴露"，再给出机制与代码作为落地示例，最后讨论失败模式与设计权衡。

读者对象

本书分两部，顺序为"先实操、后原理"：

• 第一部（第 1~5 章）实操篇：面向希望快速上手主流 AI 智能体工具（WorkBuddy、TRAE Work、通义千问等）的普通办公用户；需要将 AI 接入 ERP 等业务系统的实施人员；希望在对话中获得更可靠、更少"乱讲"答案的每一个人。其中第 5 章是从"用工具"走向"企业级应用"的桥梁。

• 第二部（第 6~19 章）原理篇：面向需要为业务系统构建内嵌 Agent 能力的架构师与开发者，以及负责部署与运维的实施工程师；希望理解"规则引擎 + 审核链 + 可训练配置"为何是业务正确性的工程基石的工程师。

两部的关系（务必先读）：第一部介绍的通用 AI 产品天然带有"随机性"——同一问题两次回答不一样、该拒绝的不拒绝、该留痕的不留痕。这种随机性对个人无伤大雅，对企业却是不可靠、不可审计、不可追溯的红线。第二部正是为避免第一部通用产品的随机性导致企业应用不可靠而设计的：以规则的确定性约束模型生成的随机性。一句话——第一部讲"怎么用"，第二部讲"怎么才能可靠地用"。

关于代码示例的说明

本书是原理性专著，代码内容仅作为补充示例，用于印证机制，不构成叙述主体。第二部（原理篇）涉及的关键接口签名、常量与行为均与绳墨 Runtime（prog/runtime）v1.6.64 逐项核对，可在附录 A 中速查；第一部（实操篇）涉及的操作教程基于主流产品 2026 年的公开功能与通用实践，具体以各产品实际界面为准。

如何阅读本书

• 第一部实操篇（第 1~5 章）：第 1 章工具操作、第 2 章 ERP 等系统接入、第 3 章降低幻觉与提升可靠性、第 4 章选型与落地路径，均可独立成篇，适合需要"快速能上手"的读者；第 5 章讲解企业如何降低随机性，是通向第二部的桥梁，建议顺序阅读；

• 第二部原理篇（第 6~19 章）：第 6~7 章为问题背景与理论基础，建议顺序阅读；第 8~17 章为设计原理，每章独立成篇，可按需跳读；第 18 章为工程实践、第 19 章为部署与运维实操，强烈建议通读；

• 附录提供 API 速查与术语表，供查阅。