智能体上线前自检清单:投产前必查的 8 项
智能体在 demo 里惊艳、在生产里翻车,差距往往不在模型,而在上线前漏查了几项。本文给一份投产前必查清单,覆盖权限、可观测、兜底、成本、评估、安全、回滚与数据。
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AI 智能体(Agent)开发实战:Agent 设计模式、Function Calling、多智能体编排、记忆系统、RAG 检索增强与工具调用,覆盖 LangChain、Anthropic SDK 等主流框架。
智能体在 demo 里惊艳、在生产里翻车,差距往往不在模型,而在上线前漏查了几项。本文给一份投产前必查清单,覆盖权限、可观测、兜底、成本、评估、安全、回滚与数据。
智能体 demo 跑得欢,一接企业遗留 API 就翻车。本文按鉴权落地、工具封装、错误处理与幂等四步拆解,讲清令牌刷新、最小授权与防重试风暴的实操做法。
给智能体权限的正确姿势不是开个高权限账号,而是把权限收紧在任务作用域里:按次授权、按资源限定、高危动作强制人工确认。本文给出三层收口模型、判定顺序与一份可抄的规则配置。
智能体重复下单不是模型笨,而是重试、并行和超时三件事叠加的结果。本文给出写操作安全四件套:幂等键、写前预检、补偿动作、每日对账,附最小可用的幂等中间件代码与错误分类重试表。
智能体接住请求后第一件事不是调模型,而是判断该走哪条路径。本文按分类、分发、兜底三层拆解意图路由:分类输出必须是受控枚举、分发用代码实现、低置信度不猜只问,并给出规则与模型的组合策略及七个落地步骤。
多用户智能体最典型的线上事故是串号:共用一个容器时,文件系统上的记忆与配置会被下一个租户读到。本文给出会话、记忆、工作目录、出站四条隔离边界的可落地配置,以及并发容量估算与四种会话模式的取舍。
知识库不维护就一定变蠢:答案陈旧、新旧打架、幽灵内容。本文给出增量更新、失效判定与重建节奏的完整维护流水线,附清理策略速查与窗口期两种缓解方案。
多轮对话别靠堆历史硬撑。结论是把对话拆成任务态与过程态两层:任务态用结构化槽位驱动澄清,过程态按三档策略裁剪压缩,每轮合并注入,并给出话题切换与栈式恢复的处理方式。
智能体成本不能用「单次调用价格 × 调用次数」来估,误差常在一个数量级以上。真实成本 = 计划步数 × 重试倍率 × 上下文膨胀后的 token 单价,本文给出四个变量的账本模型、一个完整算例、五层限额阈值与必须提前写死的降级顺序。
智能体自我反思模式的三种架构对比:基础反思、Reflexion 与 LATS,含 LangGraph 循环代码、反思提示词结构、循环上限与熔断建议,以及为什么反思必须配合 trace 与评测。
智能体并行工具调用的收益不在快,而在上下文干净:结果在代码里过滤聚合后再回填。本文给出依赖图判断规则、程序化工具调用写法,以及顺序、部分失败、限流等四个新问题。
智能体不能照搬普通服务的发布流程,因为决定行为的是模型实时推理。可行闭环是:每个 PR 一个 Preview 部署,跑离线评测与回测,小流量上线后用在线评测盯指标,并让提示词、模型、工具都能独立回滚。
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