为游戏运营设计一个有界 Agent，哪些步骤交给模型，哪些写成确定性 Workflow？

先这样答

结论是：创意和理解交给模型，规则和执行写成确定性 Workflow。游戏运营里的 Agent 必须有界，不能让模型直接决定并执行所有动作。

模型适合处理玩家反馈聚类分析。它可以从反馈中归纳问题和主题。模型也适合生成活动文案，因为文案需要理解语境并产生创意。对于异常情况，模型可以做口径初判，先给出可能的异常方向。

奖励发放数值计算必须写死。计算结果要稳定，不能因为模型的随机输出发生变化。封禁与退款执行也必须写死。合规校验同样必须写成确定规则。模型输出的动作类建议，必须先经过规则引擎校验，再进入执行流程。这样既保留模型在理解和创意上的作用，也把高风险操作限制在确定性流程内。面试中回答“全都用 Agent”是错的，因为有界 Agent 的核心就是约束自主性。

面试官会怎么追问

• 「为什么不让模型直接决定是否封禁玩家？」 因为封禁属于动作执行，结果需要稳定且可控。应把封禁条件写进确定性 Workflow，并让规则引擎校验模型提出的建议。

• 「玩家反馈聚类为什么适合交给模型？」 这一步需要理解玩家表达，并从大量反馈中归纳主题。模型可以负责分析和聚类，后续涉及规则判断或实际执行的步骤仍应由确定性流程处理。

• 「模型判断出异常后，下一步怎么设计？」 模型只负责异常口径初判，并输出动作类建议。建议必须经过规则引擎校验，校验通过后才能进入对应的执行流程。

回答的坑

• 把所有步骤都交给 Agent，忽略了奖励、封禁、退款和合规校验的确定性要求。
• 只说模型负责分析，却没有说明动作类建议必须先经过规则引擎校验。