智能体工程是将非确定性大语言模型系统优化成可靠生产系统的迭代过程，遵循构建→测试→上线→观察→改进的循环模式。它融合产品思维、工程技能和数据科学三大支柱，区别于传统软件开发，将生产环境视为"主要老师"。随着LLM能力增强且伴随不可预测性，智能体工程成为构建可靠AI应用的必要方法，通过快速迭代和持续学习解决"能用"与"好用"之间的鸿沟。

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如果你曾尝试构建一个智能体（agent），你就会知道“在本地机器上能用”和“在生产环境中能用”之间存在着巨大的鸿沟。这一挑战的根源在于智能体与传统软件工程在本质上的不同。

特性	传统软件	智能体（Agent）
输入 (Inputs)	大多是已知的、结构化的。	用户几乎可以输入任何内容，输入是开放且不可预测的。
输出 (Outputs)	结果是可定义的、确定性的。	行为空间极其广阔，结果是非确定性的。

正是这种开放性和不可预测性赋予了智能体强大的能力，但也让它们可能以你未曾预料的方式“跑偏”。为了解决这一挑战，一门新兴学科提供了一套全新的思维模式和实践方法，它并没有遵循传统的软件开发模式。而是正在开创一种全新的模式可靠的生产级智能应用-智能体工程。

什么是智能体工程-Agent Engineering？

其核心在于“迭代循环”能力。

智能体工程：是将非确定性的大语言模型（LLM）系统优化成可靠的生产系统的迭代过程。这个定义的核心在于其周期性。它不是一个线性的开发流程，而是一个持续的、循环往复的改进过程。我们可以将其概括为以下几个步骤：

构建 → 测试 → 上线 → 观察 → 改进 → 循环

这里的关键思想是：上线（shipping）不是开发的终点，而是学习的真正起点。只有将智能体置于真实世界中，我们才能获得改进它所必需的深刻见解。因此，快速地完成这个迭代循环是提升智能体可靠性的关键。

既然我们理解了其定义和循环特性，那么实践这一学科需要哪些技能呢？智能体工程融合了三大核心领域的专业知识。

一、智能体工程的三大支柱：

智能体工程是一门新兴的交叉学科，它将三种现有的关键技能组合在一起，以应对非确定性系统带来的挑战。

1、产品思维（Product Thinking）

核心职责：定义范围并塑造智能体行为。

• 具体任务

• 编写驱动智能体行为的提示（Prompts），这通常需要良好的沟通和写作技巧。
• 深刻理解智能体需要完成的“待办任务”（job to be done）。
• 定义评估标准，以测试智能体是否按照预期完成了任务。

2、工程（Engineering）

核心职责：构建使智能体达到生产就绪状态的基础设施。

• 具体任务

• 为智能体编写可供其调用的工具（Tools）。
• 开发用于智能体交互的用户界面（UI/UX），包括处理流式响应和中断等。
• 创建稳健的运行时环境以处理持久化执行、人机协作暂停和内存理。

3、数据科学（Data Science）

核心职责：随时间推移衡量并改进智能体性能。

• 具体任务

• 构建测量系统（如评估、A/B测试、监控等）来衡量智能体的性能和可靠性。
• 分析使用模式和错误，因为智能体的用户使用范围比传统软件更广

二、实践中的角色分工：

这些技能如何映射到你的团队中？智能体工程并非一个全新的职位，而是一套由现有团队成员共同承担的责任。在那些成功交付可靠智能体的组织中，我们通常看到以下分工：

• 软件工程师和机器学习工程师

  ：编写提示、构建智能体可用的工具，并追溯智能体为何做出特定的工具调用。

• 平台工程师

  ：构建能够处理持久化执行和人机协作流程的智能体基础设施。

• 产品经理

  ：编写提示、定义智能体的范围，并确保智能体正在解决正确的问题。

• 数据科学家

  ：衡量智能体的可靠性，并识别改进机会。

这些团队都拥抱快速迭代，他们认识到，打磨智能体的真正工作是通过观察生产行为并系统性地进行优化的循环来完成的。

了解了智能体工程的构成，我们自然会好奇：为什么现在需要它？两大根本性的技术转变使其在当下变得至关重要。

三、智能体工程的兴起之因

智能体工程的出现并非偶然，而是由两大根本性转变所驱动的必然结果。

1. 大语言模型（LLM）能力足够强大

   今天的LLM已经强大到足以处理复杂的多步骤工作流，而不仅仅是简单的任务。例如，Clay公司使用智能体处理从潜在客户研究到个性化推广和CRM更新的全流程；LinkedIn则利用智能体在海量人才库中进行筛选、排名并即时呈现最匹配的候选人。我们正在跨越一个门槛，智能体开始在生产环境中创造可观的商业价值。

2. 强大能力伴随着真正的不可预测性

   简单的LLM应用虽然也存在不确定性，但其行为往往相对可控。而智能体则完全不同，它们能够跨越多步进行推理、调用工具并根据上下文进行适应。这种能力也带来了传统软件所不具备的核心挑战：

• 每个输入都是边缘案例

  ：当用户可以用自然语言提出任何要求时（例如“让它‘更出彩一些’”或“像上次那样做，但要做得不一样”），就不再存在所谓的“正常”输入。

• 无法用老方法调试

  ：由于大量逻辑存在于模型内部，我们必须检查其做出的每一个决策和每一次工具调用。对提示或配置的微小调整都可能导致行为的巨大变化。

• “能用”不是二元的

  ：一个系统可以拥有99.99%的正常运行时间，但其行为可能完全是错误的或偏离轨道的。对于“智能体是否做出了正确的决策？”或“它是否正确地使用了工具？”这类关键问题，答案并非简单的“是”或“否”。

这些挑战意味着，我们无法再沿用传统的软件开发理念。为了更清晰地理解这一点，让我们直接对比二者在实践理念上的根本差异。

四、实践对比：智能体工程与传统软件开发的根本区别

智能体工程要求我们从根本上改变对开发、测试和上线的看法。它与传统软件开发的理念截然不同。

特性	传统软件开发	智能体工程
开发理念	“先详尽测试，再上线”	“先合理测试，上线去学习”
上线的角色	开发学习后的最终目标	学习和获取见解的方式
看待生产环境	一个需要避免出现问题的稳定环境	获取真实行为数据的主要学习老师

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既然理念上存在如此大的差异，那么智能体工程在实践中具体是如何操作的呢？它遵循一个以学习为核心的持续循环。

五、 智能体工程的实践步骤：一个持续学习的循环

智能体工程的核心原则是：上线是为了学习，而不是学习之后才做的事。 成功的工程团队通常遵循以下开发节奏：

1. 构建基础

   设计智能体的基础架构。你的架构设计取决于你需要在多大程度上平衡“工作流”（确定的、按部就班的流程）与“智能”（由LLM驱动的决策）。

2. 场景测试

   根据你能想到的各种场景来测试智能体，以捕捉明显的逻辑问题。这里的关键是心态的转变：将你的思维模式从“详尽测试后再上线”转变为“合理测试，上线去学习真正重要的事情”。

3. 上线观察

   将智能体发布到生产环境。你将立刻看到测试中未曾预料到的真实世界输入，每一次生产环境的追踪都揭示了智能体真正需要处理的问题。

4. 全面观察

   追踪每一次交互，查看完整的对话、每一次工具调用以及影响智能体决策的确切上下文。对生产数据运行评估，以衡量其质量（如准确性、延迟、用户满意度等）。

5. 精炼优化

   一旦识别出失败模式，就通过编辑提示和修改工具定义来进行改进，并将失败案例添加回测试集以进行回归测试。

6. 重复循环

   发布你的改进，并继续观察生产环境中的变化。每一个循环都会让你对用户如何与智能体互动以及“可靠性”的真正含义有新的认识。

通过以上介绍，我们已经全面了解了智能体工程的核心概念、技能要求和实践方法。现在，让我们对其重要性做一个总结。

迎接工程新标准

智能体工程本质上是一种思维模式的转变。它要求我们将生产环境视为**“主要老师”**，并强调通过快速、系统性的迭代来打磨一个原本不可靠的系统。

这不仅是一种新的方法论，更是驾驭LLM强大能力、构建我们能够在生产环境中真正信任的系统的必要途径。我们已经看到，能够成功交付可靠智能体的团队，都已停止在上线前追求完美，而是将重心放在了上线后的持续学习和改进上。

正如Langchain原文所指出的：问题不在于智能体工程是否会成为标准实践，而在于你的团队能多快地采纳它，以释放智能体的真正潜力。

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