为什么 AI Agent 在生产环境中会失败
构建 AI Agent 很困难。将 Agent 从演示阶段（demo）转向可靠的系统则更难。大多数团队之所以失败，是因为他们将 Agent 视为脚本，而非复杂的系统。
原型在生产环境中崩溃主要有四个原因：
- 输入混乱：真实用户提供的数据具有模糊性，这是静态测试无法捕捉到的。
- 单体设计：试图用一个“超级 Agent”完成所有事情。这使得调试变得不可能。
- 缺乏可观测性：无法修复你看不见的问题。标准日志无法显示推理步骤或工具调用。
- 高昂成本：Agent 经常陷入循环。这会在一夜之间耗尽你的预算。
要解决这个问题，不要再构建一个庞大的 Agent。请使用“编排者-执行者”（Orchestrator-Worker）模式。
一个编排者 Agent 将任务分解成细小的部分，并将这些部分交给专门的执行者 Agent。这使得你的系统具备可测试性和可扩展性。
可靠的系统使用以下四种模式：
- 工具使用（Tool Use）：Agent 调用特定的 API 或数据库，而不是靠猜测。
- RAG：Agent 从你自己的数据中提取事实，以确保回答有据可依。
- 规划（Planning）：Agent 在采取行动之前会创建一个分步路线图。
- 反思（Reflection）：在用户看到输出之前，由一个独立的检查机制来审查输出是否存在错误。
你还需要一套稳健的 LLMOps 技术栈才能生存：
- 上下文工程（Context Engineering）：控制模型能看到的内容，使其保持专注。
- 记忆架构（Memory Architecture）：针对事实和过往对话使用不同的记忆层。
- 评估（Evaluation）：针对黄金数据集（golden dataset）运行测试，以便及早发现错误。
- 防护栏（Guardrails）：设置熔断机制，如果 Agent 行为异常，立即停止其运行。
不要仅仅停留在提示词（prompt）层面。要进行架构设计。
从第一天起就为失败做好设计。构建防护栏，实现持久化执行（durable execution），并建立评估流水线。这就是你从演示阶段迈向服务于数百万用户的成熟产品的必经之路。
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