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阿里云网站建设的功能,怎么拥有个人网站,三亚网站建设价格,百度浏览器官网下载如何把 Agent 推向生产#xff1f;2025 年 12 月#xff0c;LangChain 发布了一篇博客#xff1a;Agent Engineering: A New Discipline。 这不是又一个新框架#xff0c;而是对过去三年 Agent 开发经验的总结。LangChain 团队观察了数千个团队构建 Agent 的过程#xff…如何把 Agent 推向生产2025 年 12 月LangChain 发布了一篇博客Agent Engineering: A New Discipline。这不是又一个新框架而是对过去三年 Agent 开发经验的总结。LangChain 团队观察了数千个团队构建 Agent 的过程发现成功把 Agent 推向生产的团队——Clay、Vanta、LinkedIn、Cloudflare——都在做一件相似的事。他们称之为Agent Engineering。Prompt Engineering 教我们写好提示词。Context Engineering 教我们系统性地管理上下文。 而Agent Engineering 教我们如何把 Agent 真正推向生产。这是LLM 应用开发方法论的第三次演进。这篇文章带你拆解这套方法论。0. 新学科诞生 — 什么是 Agent Engineering根据 LangChain 的定义Agent Engineering 是将非确定性的 LLM 系统打磨成可靠生产体验的迭代过程。其中关键词非确定性、迭代、生产体验。传统软件是确定性的。给定输入输出可预测。你可以写单元测试覆盖所有边界情况。Agent 是非确定性的。同样的输入可能有不同的输出。你永远无法在上线前覆盖所有场景。所以 Agent Engineering 的核心循环是Build → Test → Ship → Observe → Refine → Repeat注意顺序Ship 在 Observe 之前。传统开发思路先完善再上线。而 Agent 开发思路先上线再完善。上线不是终点而是获取洞察、改进 Agent 的起点。1. 三种技能 — Agent Engineer 需要什么能力Agent Engineering 融合了三种技能产品思维定义 Agent 的边界能做什么不能做什么写 Prompt可能是几百甚至上千行的系统提示词设计评估标准什么叫好什么叫不好Agent 不是在回答问题而是在完成任务。这需要深入理解用户的job to be done。工程能力写工具Agent 需要调用的 API、数据库、外部服务做 UI/UX流式输出、中断处理、人机协作界面构建运行时持久执行、检查点、内存管理Agent 的可靠性很大程度上取决于基础设施的可靠性。数据科学建立评估系统自动化测试、A/B 测试、监控分析使用模式用户在问什么Agent 在哪里出错错误分析Agent 的行为空间比传统软件大得多你不能靠直觉改进 Agent你需要数据。2. 本质区别 — 为什么传统方法论不够用Agent 和传统软件有三个本质区别每个输入都是边缘情况传统软件有正常输入和边缘情况的区分。Agent 没有。用户可以用自然语言说任何话。“让它更好看一点”、“像上次那样但不一样”——这些模糊指令Agent 也得处理。传统调试方法失效传统软件出 bug你可以打断点、看日志、复现问题。Agent 出问题大部分逻辑在模型里。你需要检查每一步决策、每一次工具调用。小小的 Prompt 改动可能导致行为巨变。能用不是二元的传统软件要么能用要么不能用。99.99% uptime 意味着系统健康。Agent 可以 100% uptime但完全跑偏。它在回答问题但答案是错的。它在调用工具但方式不对。它在遵循指令但理解错了意图。Agent 的可靠性不能用传统指标衡量。3. 实践方法 — 六步迭代循环LangChain 观察成功团队后总结出一套实践方法第一步搭建基础设计 Agent 架构。简单的 LLM 工具循环还是多 Agent 系统需要多少 workflow确定性流程多少 agencyLLM 决策第二步测试能想到的场景用示例场景测试发现 Prompt、工具定义、流程的明显问题。心态转变不是测完再上而是测得差不多就上上了再看。第三步上线看真实行为一上线你就会看到各种没想到的输入。每一条生产 trace 都在告诉你Agent 真正需要处理什么。第四步观察追踪每一次交互完整对话、每次工具调用、每个决策的上下文。在生产数据上跑评估。第五步优化找到失败模式后改 Prompt、改工具定义。把问题案例加回测试集做回归测试。第六步重复上线改进观察变化。每一轮循环都让你更了解用户如何使用 Agent。4. 你的角色 — 如何参与 Agent EngineeringAgent Engineering 不是一个新岗位而是现有角色的能力延伸。不同背景的人分工不同如果你是工程师重点关注工具和运行时。写好 Agent 调用的 API构建可靠的执行环境实现检查点和持久执行。同时也要参与 Prompt 编写、追踪 Agent 决策链路。如果你是产品经理重点关注边界定义。Agent 能做什么、不能做什么这是产品决策。你会发现自己在写 Prompt——Prompt 本质上是产品需求的另一种表达。如果你是数据科学家重点关注评估和分析。建立评估体系衡量 Agent 可靠性从生产数据中发现改进机会。Agent 的行为空间比传统软件大得多需要更系统的分析方法。如果你是平台工程师重点关注基础设施。Agent 需要持久执行、人机协作、流式输出——这些都是平台能力。关键洞察Agent Engineering 是跨职能的。工程师追踪到错误可能需要 PM 调整 Prompt。PM 发现边界问题需要工程师开发新工具。没有人能独自完成。这也对项目管理者提出更高的要求要打破职能边界让工程师、PM、数据科学家围绕同一个 Agent 紧密协作。迭代周期要短反馈循环要快。5. 演进脉络 — 从 Prompt 到 Context 到 AgentAgent Engineering 是 LLM 应用开发方法论的第三次演进阶段核心问题关注点Prompt Engineering如何写好提示词单次 LLM 调用的质量Context Engineering如何提供正确的上下文Agent 的能力边界Agent Engineering如何让 Agent 可靠运行生产环境的可靠性Prompt Engineering 教我们手工打磨 token。Context Engineering 教我们系统性管理输入——RAG、Tools、Skills。Context Engineering 解决Agent 能做什么。Agent Engineering 解决Agent 如何可靠地做。Agent Engineering Prompt Engineering Context Engineering 生产化方法论为什么是现在 — 两个根本性转变转变一LLM 足够强大LLM 现在能处理复杂的多步骤工作流。Agent 在接管整个工作而不只是任务。Clay 用 Agent 处理从潜客研究到个性化外联到 CRM 更新的全流程。LinkedIn 用 Agent 扫描海量人才库即时呈现最佳匹配。转变二能力带来不可预测性让 Agent 强大的特性也让它们行为异常。跨多步推理、调用工具、根据上下文适应——这些能力意味着每个输入都是边缘情况。Agent 在运行真正有影响力的工作流但行为方式传统软件无法解决。7. 总结 — 一门新学科成功把 Agent 推向生产的团队有一个共同点他们不再追求上线前完美而是把生产环境当作主要的老师。追踪每个决策。大规模评估。以天为单位迭代而不是以季度为单位。正如 LangChain 文章标题所说Agent Engineering 是一门新学科。模型能力在提升交互模式在进化越来越多项目从 POC 走向生产。Agent 开发的方法论也必然随之演进这不会是一套固定标准而是在实践中不断完善。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。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】