小范围试点便于发现限制，也需要保留具有代表性的失败样本。这次讨论围绕智能体任务终止条件，放在企业AI与数据应用的范围内，先保留能核对的线索，再判断它们能支持多大的结论。
准备阶段先留哪些信息
小范围试点便于发现限制，也需要保留具有代表性的失败样本。连续执行任务需要明确何时完成、何时停止和何时请求人工处理。在开始前，列明对象、任务和需要达到的结果，再确定要查看哪些说明与记录。
进行过程中按什么顺序看
在固定条件下重复核对，并说明验证覆盖了哪些业务情况。为步骤数、资源消耗及异常状态设置清楚的终止规则。每项检查最好对应一个具体问题，例如条件是否成立、变化发生在哪一步，以及怎样确认结果。
收尾时留下什么
缺少停止条件可能导致无效循环，任务描述不能代替运行控制。将已经完成、仍有疑问和需要后续处理的事项分别保存。围绕企业AI与数据应用形成的记录，应能让下次阅读直接找到对应背景。
清单怎样随使用调整
关于智能体任务终止条件的清单可以从少量关键项目开始。经历试点验证后，再删除重复项、补上实际遗漏，并注明调整理由。项目数量不是目的，能够帮助下一次准确完成核对才有价值。
常见问题
理解智能体任务终止条件，先确认什么？
连续执行任务需要明确何时完成、何时停止和何时请求人工处理。
在试点验证时怎样开始？
在固定条件下重复核对，并说明验证覆盖了哪些业务情况。为步骤数、资源消耗及异常状态设置清楚的终止规则。
什么情况下不宜直接套用结论？
缺少停止条件可能导致无效循环，任务描述不能代替运行控制。