为配送调度设计有界 Agent，哪些步骤给模型，哪些写死？

先这样答

我会把模型放在理解和表达环节，把直接影响调度结果的步骤交给确定性算法和规则引擎。模型可以理解骑手异常沟通的内容，并生成回复。它也可以对申诉文本分类，辅助判断恶劣天气等情境。模型输出只作为建议与解释，不直接改变派单结果。

路径规划和 ETA 计算要写死，使用确定性算法，并让误差可控。派单优先级也应由明确规则决定，避免模型输出替代既定排序。金额结算必须写死，因为金额不能出错。这些步骤都要求结果可控，不能把关键计算交给生成式模型。

我会让规则引擎把住调度决策的边界。模型给出的分类、情境判断和回复内容，可以作为后续处理的输入或参考，但不能直接下发调度指令。面试时我会先说明哪些环节需要理解语言，再说明哪些环节必须精确、稳定，最后强调所有调度决策都必须通过规则引擎。

面试官会怎么追问

• 「模型判断了恶劣天气，能不能直接调整派单优先级？」 不能直接调整。模型可以提供情境判断，供规则引擎使用。派单优先级仍由明确规则决定，最终调度决策必须过规则引擎。
• 「为什么 ETA 不能交给大模型生成？」 ETA 计算要求使用确定性算法，并且误差要可控。大模型负责生成建议和解释，不应替代这类关键计算。路径规划也应采用确定性算法。
• 「模型把申诉分错了，或者回复内容不合适，怎么划边界？」 申诉分类和骑手异常沟通回复可以交给模型处理，但模型输出不等于调度决策。模型只提供建议与解释，涉及调度的结果必须经过规则引擎。金额结算仍由写死的流程处理。

回答的坑

• 把模型说成最终派单者，会越过规则引擎，让模型输出直接影响调度决策。
• 只说模型能理解语言，却漏掉路径、ETA、派单优先级和金额结算这些必须写死的步骤。