我是一名独立开发者，正在构建TigrimOSR，这是一个专为工程和开发者工作流设计的Rust原生AI智能体工作台。

我试图解决的主要问题是，智能体AI在做严肃工程决策时仍然过于随机。对于设计工作、计算、报告、代码变更或技术评审，我不希望智能体只是随意“飘过”任务。我想要更扎实的工作流：明确的角色、结构化的步骤、可追溯的工具使用、可观察的进度，以及在影响实际决策前可审查的输出。TigrimOSR是我构建这种环境的尝试。它使用Rust配合egui构建，是一个自包含的桌面应用。目标是在一个UI中整合聊天、文件、终端、任务、工具和多智能体编排，而不是将智能体工作分散到独立的CLI和Web应用中。当前方向/功能包括：基于YAML定义的多智能体群组；针对结构化工作流的不同编排模式；共享黑板/智能体通信；支持OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek、Kimi、Ollama以及OpenAI兼容API；本地CLI智能体如Claude Code、Gemini CLI和Codex；MCP工具、Python执行、shell命令以及文件读写；用于较重远程任务的无头Linux模式；原生桌面控制和浏览器Web UI；智能体/工具进度的实时监控。我最关心的用例是需要清晰流程的工程工作：设计方案比选、计算校核、代码生成、文档审查、报告编写、QA/QC以及技术推理。我希望智能体更像一个结构化的工程团队，而不是随机的聊天机器人。项目仍处于早期，完全由独立开发者构建，但我非常希望得到在实际工作中使用智能体的开发者或工程师的反馈。什么样的工作流结构能让智能体在工程设计或技术决策中足够可靠？