喂给模型的全部背景信息：系统提示词、对话记录、文档片段、工具返回值。上下文越精准，输出越靠谱。

用户每次发给模型的具体指令或问题。好的提示词包含任务、约束、期望输出格式。

在对话开始前写好的角色设定，定义 Agent 的身份、职责范围、输出格式和边界规则。用户看不到但始终生效。

Agent 能做什么、不能做什么的明确界限。包括任务范围、数据权限、自动执行的条件和禁止动作。

能为目标自主规划、调用工具并执行多步动作的 AI 系统。和只能聊天的模型不同，Agent 有记忆、有工具、有行动力。

辅助人完成任务的 AI 工具，人始终在回路中做最终决策。和 Agent 的区别：Copilot 建议，人决定；Agent 规划并执行。

预先整理好的文档集合（SOP、FAQ、政策、备忘录），Agent 从中检索信息来回答问题，而不是靠自己编。

Agent 出错时的兜底机制：谁来接手、多快能切回人工、出了问题怎么恢复。没有回退设计就不该上线。

在 Agent 输出生效前由人检查确认的环节。适用于高风险、不可逆或涉及对外承诺的场景。

Agent 在对话过程中主动调用外部工具（搜索、数据库、API、日历等）来获取信息或执行动作，而不是只靠自己的知识。