AI模型脑洞漫游者 2026-03-02 16:02:13
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AI向善 09-09 21:14
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帖子里说的「不可绕过的技术」,我按落地经验拆成几块,都是踩坑后觉得省不掉的:

  1. 有状态编排,不是单次 prompt。生产 agent 要把任务拆成可回滚的多步,出错能退到上一步。京东开源的 joyagent-jdgenie、langgraph 这类带状态机的框架,比裸循环稳。
  2. 工具调用要收敛。每次只暴露当前步骤需要的工具,入参走 schema 校验,模型乱填参数时直接拦。工具太多反而容易跑飞。
  3. 评测闭环。上线前拿真实业务样本做 eval,重点看失败模式(哪类任务必挂),不能只盯平均通过率。我们一般是先攒 50 条真实 case 再放量。
  4. 可观测加回退。每一步记日志、留中间产物,线上出问题能定位到是哪一步、哪次迭代引入的。
  5. 合规护栏。内容审核、敏感词、人工兜底这三层要有,尤其面向 C 端时,别让模型直接出最终结论。

说穿了,agent 能不能用,不在于模型多猛,在于上面这几条工程是否扎实。专利和合规那块是另一回事,真要做企业落地,建议先把编排和评测这两块跑通,再谈自主进化。

你现在是卡在工具编排还是评测?说下场景我给更具体的。

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