上下文爆炸：模型注意力分散，指令漂移，答非所问成常态；
成本难把控：每次调用马上就会花十几块钱，要是大规模用，直接就会把预算花光；
安全隐患：写库、删数据接口被随意调用，一不小心操作就极有可能引发数据泄露；
维护困难：改一处业务规则，全系统受影响，测试迭代无穷无尽。
闲置的时候，就是少量运转，只保留核心标识，资源消耗被控制在1%以内； 推理的时候，动态把必要的信息挂上去，就只处理当下任务需要的内容； 上线的时候，分级迭代，不影响系统稳定性，能适配企业动态的业务。
元数据层（L1）：就是技能名称、描述、版本号，还有常驻上下文，用来做意图识别和技能路由，Token消耗不到1%，就像是Agent的“技能目录”。
车载AI Agent的“导航技能”，“语音交互技能”，“故障诊断技能”，就保留名称和核心描述，快速匹配用户需求。指令层（L2）：承载业务核心的标准操流程SOP，内容统一存放在SKILL.md文件里；只有系统识别出匹配任务的时候才调用这一层，Token占用率保持在5%到10%的区间，功能上就像是Agent的“操作指南”。比如说用户发出“回家”的指令之后，系统才启动导航功能的标准操作流程，清楚地设定路线规划规则，路况优先级逻辑。 资源层（L3）：外部知识库、合规手册、历史数据，设置关键词触发器，就只在需要的时候动态调取，用完就不用了，就像是Agent的“参考资料库”。例如：用户说“去三亚团建”，才触发加载旅游预算合规手册、当地天气信息，任务完成后自动卸载，不占用上下文。
先做业务场景拆分，把海量知识库按场景分开，每个分箱设置唯一触发关键词； 按照“最小信息原则”来，每个任务就加载必要的信息，这样能让Token消耗降低60%到80%，指令遵循的准确率能提升80%以上； 适配车载AI场景的时候，重点留意“离线资源加载”，把高频的基础信息一直存着，低频的信息按照需要从云端触发，与此同时考虑响应速度和成本。
基础能力：就是能查询、搜索、提取信息、总结文本，没有啥副作用，一直开着的，用来处理日常简单的事儿。随时都能用上车载AI的语音识别、基础导航查询。 中级能力：就是能生成报表、统计数据、转换格式，比较轻量地执行，只有进入特定业务流程的时候才会激活。例：企业财务Agent，只有进入“数据分析”场景，才开放数据汇总能力。 高级能力：写数据库、调用业务方面的接口、发送企业消息，结合用户确认激活，不要误操作。例如：用户说“确认生成月度报表”，Agent才调用写库接口，写入数据。 敏感能力：对于数据删除、权限修改、支付操作这类高危操作，是场景触发后还要加上二次审核以及全链路日志，要满足企业合规和内审要求。
梳理所有业务的能力清单，按照“基础-中级-高级-敏感”这四个级别来分类，弄清楚每一个能力对应的触发场景；
搭建能力路由模块，实现“场景-能力”精准匹配，不要跨场景调用； 车载AI应用场景中，要重点留意行车安全。驾驶的时候，要限制支付、系统设置等敏感功能的使用，只有在车辆停稳之后才能开启，用这个来保证行车时候的安全性。
短期摘要记忆：对每一轮对话做结构化摘要（包含用户意图、核心回复、未完成事项），常驻上下文，掌握对话主线，Token消耗极低。
例：用户说“明天上午9点提交方案，需要包含预算”，Agent摘要记忆“用户需提交方案，含预算，时间明早9点”，常驻保留。长期的原始记忆：把完整的聊天历史存到向量数据库里，当Agent需要细节的时候，通过关键词检索把相关内容找回来，不用加载全部的历史。例：用户问“之前说的预算是多少”，Agent检索向量库，召回对应对话片段，完成回答。
建立记忆摘要的规范，统一摘要格式，保证关键信息不被漏掉； 集成向量数据库和摘要模块一起，做到记忆能自动生成、检索还有卸载； 车载AI场景能简化：短行程的时候保留全部的记忆，长行程就按阶段生成摘要，这样既保证记忆完整又能考虑资源消耗。
角色权限分层：按照企业的组织架构，给不同的角色配置相应的权限。
普通员工就只用查询和展示的能力；主管，可以用报表还有数据统计；管理员能修改配置、管理技能。权限动态适配：Agent启动的时候会自动识别用户的角色，然后加载对应的权限和能力；要是角色变了，权限就跟着更新，不用人工去配置。例：员工升职成主管，Agent就自动开启中级能力，不影响平常使用。
打通统一身份认证系统（比如LDAP、钉钉，企业微信权限这类的），让角色能自动同步；
在Agent架构中加入权限校验模块，每次能力调用、信息访问前做校验，拦截越权操作； 车载AI场景可以结合用户身份，像车主、家人这类，适配不一样的交互权限以及功能范围。
闲置时：轻量运行，几乎无资源消耗
使用时，只加载当下任务需要的必要资源，别无差别地消耗；
统计时，能够精确地去计算各场景、各项能力所对应的成本，进而达成精细化成本管理。
基础能力无副作用，不会误操作
高级能力需用户确认，降低误调用概率
满足合规管理以及内部审计的相关要求，敏感操作必须经过二次审核，全链路操作日志必须完整保存下来；
权限动态适配，避免越权访问核心数据
每个技能、每个能力、每个信息分箱都是独立模块，修改一个模块不影响其他模块；
支持灰度迭代，可先上线新功能试点，无问题再全面推广，不影响现有业务；
核心本质：分级治理、按需供给，让Agent实现“轻量底座+按需扩展”，解决上下文膨胀、成本高企、安全失控、可维护性差四大核心问题。 四大落地，信息渐进（三级分层再加上条件触发）、能力渐进（分级开放再加上场景绑定）、记忆渐进（摘要一直保留加上按需要召回）、权限渐进（角色绑定再加上动态适配），这四个维度一块协作，构成完整的体系。 三大保障：降本70%+、全链路安全、模块化迭代，是Agent规模化落地的核心前提。 五个步骤，场景梳理→分层设计→模块开发→触发配置→测试优化，直接作为实际开发流程，能少走弯路。 场景适配：车载AI、RAG、企业协作等场景，都可基于渐进式披露做分级设计，兼顾性能、成本与安全。
