本文详细介绍了构建生产级AI智能体的核心要点强调上下文工程比模型选择更重要。通过拆解任务、设计护栏、评估智能体等步骤帮助读者快速上手。文章还涵盖了自主性光谱、记忆与知识、护栏机制、设计模式、多智能体协作等关键概念并提供了实用的生产级优化策略如成本控制、可观测性、安全性等。适合希望自动化工作流或构建AI系统的程序员学习。第 1 部分入门 AI 智能体到底是什么什么是 AI 智能体普通 LLM 只做一件事 你提问它回答然后结束。 一次性、线性、没有迭代。 AI 智能体的工作方式不同。 它的工作方式更像你实际处理困难任务时的样子先做计划调研起草审查自己的工作修改重复这叫 ReAct 循环推理行动观察重复模型会推理下一步该做什么执行行动通常是调用一个工具观察结果然后要么给你答案要么回到循环中。为什么这很重要每一次循环都会增加深度、更强的推理、更少的幻觉、更好的组织。 你试图一次性完成时失去的一切智能体都能找回来。智能体到底擅长什么不是每个任务都需要智能体。 正确的思维模型是一个 2×2 矩阵。 坐标轴复杂度 vs 所需精确度。低复杂度 高精确度 直接用代码低复杂度 低精确度 直接用一个 LLM 提示词高复杂度 高精确度 带强护栏的智能体税务表格、法律文件高复杂度 低精确度 最适合起步的甜蜜点最后这个象限是你最容易快速拿到早期成果的地方。完美适合智能体的任务示例调研并撰写报告回复客户邮件查询订单 → 起草回复处理发票保存到数据库通过实际检查库存来回答“你们有 $80 以下的蓝色牛仔裤吗”当任务需要以下能力时智能体会大放异彩多个步骤外部信息迭代和自我纠正如果一个提示词就能解决就不要构建智能体。自主性光谱构建智能体时第一个重大决定是 你要给它多少控制权 可以把它想成一条光谱。脚本化左端你把每一步都硬编码。生成搜索词调用网页搜索抓取页面写文章。模型只负责生成文本。其他一切都由你决定。可预测、容易调试但能力有限。半自主中间智能体从你定义的工具中选择并在你设置的护栏内做决策。大多数真实的生产系统都处在这个位置。完全自主右端LLM 决定一切搜索什么、抓取多少页面、是否反思、是否编写新代码并运行它。更强大也更难控制。你应该从哪里开始从光谱中间开始。给它工具设置护栏只有在信心增加之后再增加自主性。上下文工程真正让智能体显得“智能”的是什么 不是模型本身。 而是你围绕它构建的上下文。 上下文工程 决定智能体在每个时刻拥有哪些信息。这包括背景——任务是什么用户是谁角色——“你是一个专门做市场分析的研究智能体”记忆——前面步骤中发生了什么可用工具——它可以调用哪些函数知识——它可以引用的文档、数据库、PDF把这件事做好 → 模型表现稳定。 做得很差 → 输出不可预测的垃圾。 无论哪种情况模型本身都是同一个。 上下文才是优秀智能体和坏掉的智能体之间的分水岭。任务拆解这是构建智能体最重要的技能。 先问如果是人类会怎么完成这个任务 然后对每一步都问LLM 能做吗一点代码能做吗一次 API 调用能做吗 如果答案是否定的 → 就继续拆得更小直到答案变成肯定。示例——写文章智能体大纲 → LLM 生成结构搜索词 → LLM 生成然后调用搜索 API抓取页面 → 工具调用写初稿 → LLM 使用抓取到的来源自我批评 → LLM 列出缺口和弱点修改 → LLM 基于批评重写每一步都应该是小的可检查的有清晰输入和输出的当最终输出很差时你会准确知道该修哪一步。 这就是拆解的超能力。第 2 部分中级 构建真正可用的多智能体系统评估把专业人士和业余爱好者区分开的无聊事情没人想谈评估。 但所有交付真实系统的人都在做评估。 你怎么衡量你的智能体是否有效 简单任务 → 统计正确答案。客服机器人有没有正确回答库存问题是/否。 复杂任务 → 用 LLM 做裁判。让第二个模型按照固定评分规则给输出打 1–5 分。文章论证有力吗引用合适吗语气对吗你需要两层评估组件级——每个单独步骤是否正常工作搜索查询是否足够具体批评环节是否给出了真实反馈端到端——最终输出是否足够好这篇文章真的好吗如果端到端失败但组件评估通过 → 是交接问题。如果某个特定组件失败 → 那个智能体需要改进。 从第一天就开始评估。不要等一个“完美”的评估系统。快速上线一个东西然后迭代。记忆与知识这是人们经常混淆的两个非常不同的东西。记忆 动态的。每次运行都会更新。短期智能体一边工作一边写笔记。其他智能体可以读取这些笔记。长期任务结束后智能体进行反思。什么做得好什么没做好把经验教训存下来。下一次运行 → 加载这些经验 → 应用它们。 这就是你在不微调的情况下“训练”智能体的方式。给出反馈 → 智能体在每次运行中变得更好。知识 静态的。预先加载。PDF、CSV、内部文档、数据库访问智能体的参考资料库给它一次。之后它会在需要准确回答时随时从中提取。可以这样理解 记忆 你从经验中学到的东西。知识 你可以查阅的教科书。 两者都重要。谁也替代不了谁。护栏一个能运行的智能体并不等于一个安全的智能体。 LLM 是非确定性的。 它们可能弄错格式、陈述错误事实、偏离任务。 护栏就是“智能体说它完成了”和“任务真正完成了”之间的质量闸门。三种类型类型 1——代码检查快 便宜用于确定性的事情。输出格式对吗长度对吗必填字段都在吗写一个简单的验证函数立即运行。只要可能永远优先使用这种方式。类型 2——LLM 裁判用于细微的质量检查。“这个回答在事实层面是否与源文档一致”“语气是否专业且积极”如果裁判说不 → 解释原因 → 智能体修改 → 再试一次。类型 3——人在回路中用于高风险决策。智能体在最终确定前停下来把输出发给人类审核。人类批准、拒绝或要求修改。 大多数生产系统至少会使用这三种中的两种。能提升每个智能体的 4 种设计模式这四种模式能稳定地让智能体变得更好。模式 1反思不要停在第一稿。 模型产出结果 → 批评它 → 基于批评重写。 邮件 v1“嘿我们下个月见吧。谢谢。”批评日期模糊、没有落款、语气太随意。邮件 v2“Hi Alex我们 1 月 5–7 日见吧。告诉我哪个时间适合你。Best, Sai。” 用在代码上会更强大——写代码、运行代码、捕获错误、反馈回去、模型修复。 适用于结构化输出、长文写作、代码、流程步骤。模式 2工具使用给 LLM 一个它可以调用的函数菜单。 模型决定何时使用哪个工具。 网页搜索、数据库查询、代码执行、日历、邮件、API 调用。 LLM 单靠自己做不了这些。工具就是智能体与世界互动的方式。模式 3规划不要使用固定流水线而是让智能体决定步骤。 给它一套工具提示它制定计划然后一步步执行。 零售示例“有 $100 以下的圆形太阳镜吗”智能体规划搜索描述 → 检查库存 → 按价格筛选 → 回答。 你没有把这些具体步骤写死。是智能体自己选的。模式 4多智能体协作把复杂工作拆给专业化的智能体。 研究员 → 设计师 → 写作者。 每个智能体都擅长自己的具体工作。输出会更好因为没有任何一个智能体需要试图包办一切。多智能体系统设计你到底该如何组织一个多智能体系统 有四种协作模式从最简单到最复杂。模式 1顺序式每个智能体完成后 → 把输出传给下一个智能体。就像装配线。研究员 → 设计师 → 写作者 → 完成。容易调试、可预测从这里开始。模式 2并行式同时运行彼此独立的智能体。研究员 设计师同时工作。写作者整合他们的输出。更快但协作复杂度更高。模式 3管理者层级一个管理者智能体协调各个专家。管理者负责计划、分派、审查。专家向管理者汇报而不是彼此汇报。这是当今真实生产系统中最常见的模式。模式 4全互联任何智能体都可以给任何其他智能体发消息。混乱、难以预测。只适用于创意类/低风险工作也就是可以接受变化的场景。不要在生产环境中使用。 经验法则从顺序式开始。只有在需要时才增加复杂度。第 3 部分生产 真正把你从原型带到上线的东西高级任务拆解在复杂的多智能体系统中如何拆解非常重要。4 种模式功能式——按技术领域拆分。前端智能体、后端智能体、数据库智能体。工程团队的经典做法。空间式——按文件或目录结构拆分。智能体 1 处理 /services/users/。智能体 2 处理 /services/orders/。非常适合大型代码库。能最大限度减少冲突。时间式——按连续阶段拆分。阶段 1研究。阶段 2计划。阶段 3构建。阶段 4发布。每个阶段完成后下一个阶段才开始。数据驱动式——按数据分区拆分。智能体 1 处理第 1 周日志。智能体 2 处理第 2 周。以此类推。对大型数据集很强大。可以并行化分析。这些方式可以混用。 主结构采用功能式拆解 每个智能体内部采用时间式拆解。 使用任何符合你任务自然边界的方式。在生产中提升质量系统能工作但还不够好。 两类组件。两种不同的修复策略。非 LLM 组件网页搜索、RAG、OCR、代码执行调参数搜索日期范围、top-k 结果、分块大小、相似度阈值换供应商尝试不同的搜索 API、视觉模型、解析器LLM 组件生成、推理、抽取改进提示词添加约束、示例、输出 schema尝试不同模型有些模型更擅长代码有些更擅长遵循指令把更难的任务拆成更小的部分微调只作为最后手段——成本高留给最后那几个百分点顺序很重要。 先修提示词再尝试不同模型继续拆解任务最后才微调。 大多数团队在第 2 步就能达到足够好的质量。延迟与成本质量优先。然后才是速度和成本。降低延迟衡量每一步。找到真正的瓶颈。把任何不依赖其他步骤的事情并行化。合理配置模型——简单步骤用又快又便宜的 LLM推理用大模型。尝试更快的供应商——token 流式输出速度差异很大。裁剪上下文——更短的提示词解码更快。降低成本一次典型研究智能体运行的真实成本拆分LLM 生成调用~$0.04网页搜索 API 调用~$0.02Embedding 调用~$0.005基础设施~$0.015每次运行总计~$0.08每天 1,000 次运行 $80/天 $2,400/月。如何削减成本先攻击最大的成本桶对模型分层——简单任务用便宜模型困难任务用昂贵模型激进缓存结果搜索结果、embedding、摘要约束输出“返回 JSON。最多 5 个字段。”尽可能批量处理操作可观测性规模化监控你的智能体传统软件追踪执行路径。A 调用 BB 调用 DB然后返回结果。 AI 智能体不是这样工作的。 它们是非确定性的。同样输入 → 不同输出。分布式执行。外部依赖可能失败。 你需要两类可见性放大视角指标单次运行调试完整追踪每个提示词、每次工具调用、每个使用的 token智能体为什么选择这个工具每一步返回了什么它到底在哪里失败了不仅要记录发生了什么还要记录为什么“智能体选择网页搜索而不是 RAG因为查询中包含‘recent’”“反思识别出 3 个问题缺少引用、日期模糊、语气错误”缩小视角指标多次运行的系统健康状况质量评分随时间变化幻觉率成功率改动是在帮忙还是在造成伤害在规模化运行时你不可能手动检查每一条追踪。 使用质量抽样——评估所有运行中的一定比例。建立趋势线。 这就是你在用户发现问题之前捕捉回归的方法。安全没人谈但应该谈的部分AI 智能体的安全不同于传统应用安全。 你保护的不只是外部攻击者。 你还要防止你自己的系统做出危险决策。威胁包括提示词注入——用户输入中的恶意内容劫持智能体的指令不安全的代码生成——智能体编写会访问敏感数据或做有害事情的代码数据泄露——PII 或专有信息通过输出或工具调用暴露资源耗尽——智能体陷入无限循环或烧掉昂贵的 API 调用代码执行是风险最高的功能。 如果你启用它下面是安全做法在 Docker 中沙箱化。每次运行后销毁容器。设置硬性资源限制超时、内存上限、CPU 限制只把特定安全库加入白名单在所有输入到达智能体之前进行验证扫描所有输出中的敏感数据API key、PII使用确定性 I/O——代码返回结构化 JSON如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
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本文详细介绍了构建生产级AI智能体的核心要点强调上下文工程比模型选择更重要。通过拆解任务、设计护栏、评估智能体等步骤帮助读者快速上手。文章还涵盖了自主性光谱、记忆与知识、护栏机制、设计模式、多智能体协作等关键概念并提供了实用的生产级优化策略如成本控制、可观测性、安全性等。适合希望自动化工作流或构建AI系统的程序员学习。第 1 部分入门 AI 智能体到底是什么什么是 AI 智能体普通 LLM 只做一件事 你提问它回答然后结束。 一次性、线性、没有迭代。 AI 智能体的工作方式不同。 它的工作方式更像你实际处理困难任务时的样子先做计划调研起草审查自己的工作修改重复这叫 ReAct 循环推理行动观察重复模型会推理下一步该做什么执行行动通常是调用一个工具观察结果然后要么给你答案要么回到循环中。为什么这很重要每一次循环都会增加深度、更强的推理、更少的幻觉、更好的组织。 你试图一次性完成时失去的一切智能体都能找回来。智能体到底擅长什么不是每个任务都需要智能体。 正确的思维模型是一个 2×2 矩阵。 坐标轴复杂度 vs 所需精确度。低复杂度 高精确度 直接用代码低复杂度 低精确度 直接用一个 LLM 提示词高复杂度 高精确度 带强护栏的智能体税务表格、法律文件高复杂度 低精确度 最适合起步的甜蜜点最后这个象限是你最容易快速拿到早期成果的地方。完美适合智能体的任务示例调研并撰写报告回复客户邮件查询订单 → 起草回复处理发票保存到数据库通过实际检查库存来回答“你们有 $80 以下的蓝色牛仔裤吗”当任务需要以下能力时智能体会大放异彩多个步骤外部信息迭代和自我纠正如果一个提示词就能解决就不要构建智能体。自主性光谱构建智能体时第一个重大决定是 你要给它多少控制权 可以把它想成一条光谱。脚本化左端你把每一步都硬编码。生成搜索词调用网页搜索抓取页面写文章。模型只负责生成文本。其他一切都由你决定。可预测、容易调试但能力有限。半自主中间智能体从你定义的工具中选择并在你设置的护栏内做决策。大多数真实的生产系统都处在这个位置。完全自主右端LLM 决定一切搜索什么、抓取多少页面、是否反思、是否编写新代码并运行它。更强大也更难控制。你应该从哪里开始从光谱中间开始。给它工具设置护栏只有在信心增加之后再增加自主性。上下文工程真正让智能体显得“智能”的是什么 不是模型本身。 而是你围绕它构建的上下文。 上下文工程 决定智能体在每个时刻拥有哪些信息。这包括背景——任务是什么用户是谁角色——“你是一个专门做市场分析的研究智能体”记忆——前面步骤中发生了什么可用工具——它可以调用哪些函数知识——它可以引用的文档、数据库、PDF把这件事做好 → 模型表现稳定。 做得很差 → 输出不可预测的垃圾。 无论哪种情况模型本身都是同一个。 上下文才是优秀智能体和坏掉的智能体之间的分水岭。任务拆解这是构建智能体最重要的技能。 先问如果是人类会怎么完成这个任务 然后对每一步都问LLM 能做吗一点代码能做吗一次 API 调用能做吗 如果答案是否定的 → 就继续拆得更小直到答案变成肯定。示例——写文章智能体大纲 → LLM 生成结构搜索词 → LLM 生成然后调用搜索 API抓取页面 → 工具调用写初稿 → LLM 使用抓取到的来源自我批评 → LLM 列出缺口和弱点修改 → LLM 基于批评重写每一步都应该是小的可检查的有清晰输入和输出的当最终输出很差时你会准确知道该修哪一步。 这就是拆解的超能力。第 2 部分中级 构建真正可用的多智能体系统评估把专业人士和业余爱好者区分开的无聊事情没人想谈评估。 但所有交付真实系统的人都在做评估。 你怎么衡量你的智能体是否有效 简单任务 → 统计正确答案。客服机器人有没有正确回答库存问题是/否。 复杂任务 → 用 LLM 做裁判。让第二个模型按照固定评分规则给输出打 1–5 分。文章论证有力吗引用合适吗语气对吗你需要两层评估组件级——每个单独步骤是否正常工作搜索查询是否足够具体批评环节是否给出了真实反馈端到端——最终输出是否足够好这篇文章真的好吗如果端到端失败但组件评估通过 → 是交接问题。如果某个特定组件失败 → 那个智能体需要改进。 从第一天就开始评估。不要等一个“完美”的评估系统。快速上线一个东西然后迭代。记忆与知识这是人们经常混淆的两个非常不同的东西。记忆 动态的。每次运行都会更新。短期智能体一边工作一边写笔记。其他智能体可以读取这些笔记。长期任务结束后智能体进行反思。什么做得好什么没做好把经验教训存下来。下一次运行 → 加载这些经验 → 应用它们。 这就是你在不微调的情况下“训练”智能体的方式。给出反馈 → 智能体在每次运行中变得更好。知识 静态的。预先加载。PDF、CSV、内部文档、数据库访问智能体的参考资料库给它一次。之后它会在需要准确回答时随时从中提取。可以这样理解 记忆 你从经验中学到的东西。知识 你可以查阅的教科书。 两者都重要。谁也替代不了谁。护栏一个能运行的智能体并不等于一个安全的智能体。 LLM 是非确定性的。 它们可能弄错格式、陈述错误事实、偏离任务。 护栏就是“智能体说它完成了”和“任务真正完成了”之间的质量闸门。三种类型类型 1——代码检查快 便宜用于确定性的事情。输出格式对吗长度对吗必填字段都在吗写一个简单的验证函数立即运行。只要可能永远优先使用这种方式。类型 2——LLM 裁判用于细微的质量检查。“这个回答在事实层面是否与源文档一致”“语气是否专业且积极”如果裁判说不 → 解释原因 → 智能体修改 → 再试一次。类型 3——人在回路中用于高风险决策。智能体在最终确定前停下来把输出发给人类审核。人类批准、拒绝或要求修改。 大多数生产系统至少会使用这三种中的两种。能提升每个智能体的 4 种设计模式这四种模式能稳定地让智能体变得更好。模式 1反思不要停在第一稿。 模型产出结果 → 批评它 → 基于批评重写。 邮件 v1“嘿我们下个月见吧。谢谢。”批评日期模糊、没有落款、语气太随意。邮件 v2“Hi Alex我们 1 月 5–7 日见吧。告诉我哪个时间适合你。Best, Sai。” 用在代码上会更强大——写代码、运行代码、捕获错误、反馈回去、模型修复。 适用于结构化输出、长文写作、代码、流程步骤。模式 2工具使用给 LLM 一个它可以调用的函数菜单。 模型决定何时使用哪个工具。 网页搜索、数据库查询、代码执行、日历、邮件、API 调用。 LLM 单靠自己做不了这些。工具就是智能体与世界互动的方式。模式 3规划不要使用固定流水线而是让智能体决定步骤。 给它一套工具提示它制定计划然后一步步执行。 零售示例“有 $100 以下的圆形太阳镜吗”智能体规划搜索描述 → 检查库存 → 按价格筛选 → 回答。 你没有把这些具体步骤写死。是智能体自己选的。模式 4多智能体协作把复杂工作拆给专业化的智能体。 研究员 → 设计师 → 写作者。 每个智能体都擅长自己的具体工作。输出会更好因为没有任何一个智能体需要试图包办一切。多智能体系统设计你到底该如何组织一个多智能体系统 有四种协作模式从最简单到最复杂。模式 1顺序式每个智能体完成后 → 把输出传给下一个智能体。就像装配线。研究员 → 设计师 → 写作者 → 完成。容易调试、可预测从这里开始。模式 2并行式同时运行彼此独立的智能体。研究员 设计师同时工作。写作者整合他们的输出。更快但协作复杂度更高。模式 3管理者层级一个管理者智能体协调各个专家。管理者负责计划、分派、审查。专家向管理者汇报而不是彼此汇报。这是当今真实生产系统中最常见的模式。模式 4全互联任何智能体都可以给任何其他智能体发消息。混乱、难以预测。只适用于创意类/低风险工作也就是可以接受变化的场景。不要在生产环境中使用。 经验法则从顺序式开始。只有在需要时才增加复杂度。第 3 部分生产 真正把你从原型带到上线的东西高级任务拆解在复杂的多智能体系统中如何拆解非常重要。4 种模式功能式——按技术领域拆分。前端智能体、后端智能体、数据库智能体。工程团队的经典做法。空间式——按文件或目录结构拆分。智能体 1 处理 /services/users/。智能体 2 处理 /services/orders/。非常适合大型代码库。能最大限度减少冲突。时间式——按连续阶段拆分。阶段 1研究。阶段 2计划。阶段 3构建。阶段 4发布。每个阶段完成后下一个阶段才开始。数据驱动式——按数据分区拆分。智能体 1 处理第 1 周日志。智能体 2 处理第 2 周。以此类推。对大型数据集很强大。可以并行化分析。这些方式可以混用。 主结构采用功能式拆解 每个智能体内部采用时间式拆解。 使用任何符合你任务自然边界的方式。在生产中提升质量系统能工作但还不够好。 两类组件。两种不同的修复策略。非 LLM 组件网页搜索、RAG、OCR、代码执行调参数搜索日期范围、top-k 结果、分块大小、相似度阈值换供应商尝试不同的搜索 API、视觉模型、解析器LLM 组件生成、推理、抽取改进提示词添加约束、示例、输出 schema尝试不同模型有些模型更擅长代码有些更擅长遵循指令把更难的任务拆成更小的部分微调只作为最后手段——成本高留给最后那几个百分点顺序很重要。 先修提示词再尝试不同模型继续拆解任务最后才微调。 大多数团队在第 2 步就能达到足够好的质量。延迟与成本质量优先。然后才是速度和成本。降低延迟衡量每一步。找到真正的瓶颈。把任何不依赖其他步骤的事情并行化。合理配置模型——简单步骤用又快又便宜的 LLM推理用大模型。尝试更快的供应商——token 流式输出速度差异很大。裁剪上下文——更短的提示词解码更快。降低成本一次典型研究智能体运行的真实成本拆分LLM 生成调用~$0.04网页搜索 API 调用~$0.02Embedding 调用~$0.005基础设施~$0.015每次运行总计~$0.08每天 1,000 次运行 $80/天 $2,400/月。如何削减成本先攻击最大的成本桶对模型分层——简单任务用便宜模型困难任务用昂贵模型激进缓存结果搜索结果、embedding、摘要约束输出“返回 JSON。最多 5 个字段。”尽可能批量处理操作可观测性规模化监控你的智能体传统软件追踪执行路径。A 调用 BB 调用 DB然后返回结果。 AI 智能体不是这样工作的。 它们是非确定性的。同样输入 → 不同输出。分布式执行。外部依赖可能失败。 你需要两类可见性放大视角指标单次运行调试完整追踪每个提示词、每次工具调用、每个使用的 token智能体为什么选择这个工具每一步返回了什么它到底在哪里失败了不仅要记录发生了什么还要记录为什么“智能体选择网页搜索而不是 RAG因为查询中包含‘recent’”“反思识别出 3 个问题缺少引用、日期模糊、语气错误”缩小视角指标多次运行的系统健康状况质量评分随时间变化幻觉率成功率改动是在帮忙还是在造成伤害在规模化运行时你不可能手动检查每一条追踪。 使用质量抽样——评估所有运行中的一定比例。建立趋势线。 这就是你在用户发现问题之前捕捉回归的方法。安全没人谈但应该谈的部分AI 智能体的安全不同于传统应用安全。 你保护的不只是外部攻击者。 你还要防止你自己的系统做出危险决策。威胁包括提示词注入——用户输入中的恶意内容劫持智能体的指令不安全的代码生成——智能体编写会访问敏感数据或做有害事情的代码数据泄露——PII 或专有信息通过输出或工具调用暴露资源耗尽——智能体陷入无限循环或烧掉昂贵的 API 调用代码执行是风险最高的功能。 如果你启用它下面是安全做法在 Docker 中沙箱化。每次运行后销毁容器。设置硬性资源限制超时、内存上限、CPU 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