把智能体塞进每一条业务流程，和在关键环节坚持传统代码，看起来是两种对立立场，实际上是把同一个错误走了两个方向：都用单一可靠性假设去覆盖所有任务。智能双模架构真正要解决的不是“用不用 AI”，而是按任务的可判定性切开系统，让每一类任务走它最能保证结果的那条路径。
分界不在技术新旧
流程执行型软件的核心价值是可枚举、可复现、可追溯。账务结算、库存扣减、权限判定这类场景引入概率性生成后，问题不在准确率高低，而在于失败不可预期、不可复现：同一输入两次结果不同，审计链条就断了。这类任务的正确性可以被形式化验证，因此应当由确定性逻辑兜底。
智能体软件的价值在另一端。需求边界模糊、路径依赖现场判断、环境持续变化的任务，硬编码规则会迅速失效，把决策权交给具备工具调用能力的智能体反而更经济。所以划分依据是任务属性，不是技术偏好。企业服务领域提出的双模路径，本质是承认两类任务的可靠性假设根本不同，无法用统一架构兜住。
接缝处的工程约束
架构难点不在两个模各自做好，而在交界处。典型混合任务里，智能体负责理解意图、拆解步骤，落到精确计算时移交给流程执行模块，这个交接必须显式定义：状态如何传递、参数如何校验、失败如何回退。
几条约束值得写进设计。智能体不直接写核心数据，只通过受控接口发起请求；每次移交携带可校验的中间产物，而不是自然语言描述；回退路径必须真实存在，且回退后业务不产生副作用。
双模并存后，故障定位也从“哪里报错”变成“哪一模判断错了”。因此需要留存智能体的决策依据、工具调用序列和移交时刻的状态快照，否则线上问题无法复盘。责任边界同样要前置：供应商对智能体输出的可靠程度承担什么责任，与传统功能缺陷的责任并不等同，这一点应在交付条款里单独约定。
判断顺序
给任务归类时可按一条线走：结果能否被形式化验证，能则归流程执行；不能但路径可枚举，做工作流约束下的有限自主；路径也无法预先枚举，才交给智能体，并配置人工或规则兜底。兜底不是兜责任，是为不可预期的失败预留可控出口。
双模并非过渡形态。只要模型输出仍带不确定性，工程系统就需要一条确定性的主干来承担后果，智能体则负责在主干之外扩展可处理的问题边界。