AI代理开发：从需求拆解到自主执行的全流程

1. 需求拆解

• 问题定义：明确代理的核心目标，例如"实现24小时自动化客服响应"。
• 任务分解：
  • 将目标拆解为原子任务：$T = {t_1, t_2, \dots, t_n}$
  • 评估任务依赖关系：$t_i \rightarrow t_j$（$t_j$依赖$t_i$完成）
• 指标量化：
  • 设定成功标准：响应准确率 $\geq 95%$，延迟 $\leq 3$秒
  • 定义约束条件：计算资源消耗 $C_{\text{max}} = 20$ GPU-h/天

2. 架构设计

• 模块化构建：

  graph LR
    A[感知模块] --> B[决策引擎]
    B --> C[执行单元]
    C --> D[反馈循环]
  

• 核心算法选择：
  • 决策层：强化学习策略 $\pi(a|s) = \arg\max_a Q(s,a)$
  • 知识库：向量检索模型 $\text{sim}(q, d) = \frac{q \cdot d}{|q||d|}$

3. 工具集成

• 能力扩展：
  • API工具集：$\text{Tools} = {\text{WebSearch}, \text{DBQuery}, \text{MathSolver}}$
  • 权限管理：$\text{Access}(t) \in {0,1}$（最小权限原则）
• 环境接口：
  • 输入标准化：$s_t = \phi(\text{raw input})$
  • 输出适配器：$\text{format}(a_t) \rightarrow \text{JSON/自然语言}$

4. 决策逻辑实现

• 自主推理流程： $$ \begin{aligned} &\text{while } \neg \text{done}: \ &\quad s \leftarrow \text{observe}() \ &\quad a \sim P(a|s; \theta) \ &\quad r \leftarrow \text{execute}(a) \ &\quad \theta \leftarrow \theta + \alpha \nabla_\theta J(\theta) \end{aligned} $$
• 异常处理：
  • 置信度阈值：$\text{if } \max P(a|s) < 0.7 \rightarrow \text{human fallback}$
  • 死锁检测：$\text{timeout}(t) > 30\text{s} \Rightarrow \text{reset}$

5. 执行与验证

• 测试框架：
  • 单元测试：验证$f(\text{input}_i) == \text{expected}_i$
  • 压力测试：$\text{load} = 1000 \text{ QPS}, \text{ measure } \text{latency}_{99%}$
• 评估矩阵：

  指标	权重	目标值
  准确率	0.6	$\geq 92%$
  响应延迟	0.3	$\leq 2\text{s}$
  资源效率	0.1	$\leq 15\text{ GPU-h/天}$

6. 部署与迭代

• 渐进式发布：
  • 阶段1：影子模式 $\text{Traffic}_{\text{proxy}} = 5%$
  • 阶段2：$\text{if } \text{error rate} < 1% \rightarrow \text{full deploy}$
• 持续优化：
  • 在线学习：$\Delta \theta = \eta \sum_{(s,a,r)} \nabla_\theta \log \pi_\theta(a|s) r$
  • A/B测试：$\text{Compare}( \text{Version}_A, \text{Version}_B ) \text{ via } t\text{-test}$

关键成功要素：

• 需求拆解需满足$MECE$原则（相互独立、完全穷尽）
• 决策循环需满足$\text{Markov Property}$：$P(s_{t+1}|s_t) = P(s_{t+1}|s_1,\dots,s_t)$
• 始终保留$\text{human-in-the-loop}$接口确保可控性