AI 智能体(AI Agents)是当前大模型应用的高级形态,它不仅能"说",更能通过自主思考、规划和使用工具来"做"。
以下是标准的 AI 智能体开发及上线全流程指南:
一、 开发阶段:构建"大脑"与"肢体"
开发范式已从单一模型调用转向 Agentic 工作流。
架构选型 :
单智能体: 使用 LangGraph(推荐)或 Semantic Kernel 编排具有"思考-行动-观察"循环的逻辑。
多智能体 (MAS): 使用 AutoGen 或 CrewAI 定义不同角色(如:调研员、分析师、文案师)的协作 SOP。
工具集成 (Tool Use):
通过 MCP (Model Context Protocol) 协议让 Agent 能够实时访问本地文件、数据库或第三方 API。
定义严格的 API Schema,确保 Agent 能够精准生成工具调用参数。
长短期记忆 (Memory):
短期: 利用模型原生的大上下文窗口(Context Window)处理当前任务。
长期: 集成向量数据库(如 Qdrant 或 pgvector)实现 Agentic RAG,让 Agent 具备跨 session 的记忆。
二、 评估阶段:从"感觉好"到"指标强"
由于 Agent 的行为具有随机性,上线前必须通过严格的评测。
LLM-as-a-Judge: 使用更强规格的模型(如 GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet)作为裁判,对 Agent 的执行步骤和结果进行自动化评分。
模糊测试 (Fuzzing): 给 Agent 输入各种"陷阱指令",测试其逻辑是否会陷入死循环或被绕过安全防线。
性能评测指标:
任务成功率 (Success Rate): 最终目标是否达成。
推理效率 (Step Efficiency): 完成任务所需的平均推理步骤。
幻觉率: 输出信息与参考事实的一致性。
三、 合规与安全
合规是上线的前置条件,特别是针对中国及欧盟市场。
内容标识 (Watermarking): 根据 2025 年 9 月施行的《人工智能生成合成内容标识办法》,Agent 输出的所有文本、图片必须包含显式或隐式标识(如"由 AI 生成"字样)。
算法备案: 具有舆论属性的 Agent 必须完成网信办的算法备案,并在产品详情页公示备案号。
权限沙箱: 严禁给 Agent 系统的 Root 权限。必须在独立的沙箱环境中运行 Agent 生成的代码或执行数据库写操作。
四、 上线与运维
部署架构: 使用 Docker + Kubernetes 容器化部署,建议集成 NVIDIA GPU Operator 优化推理成本。
可观测性 (Observability): 集成 Langfuse 或 Arize Phoenix,全程记录 Agent 的"思维链 (Chain of Thought)",一旦出错可以回溯到具体的推理节点。
流式发布: 必须支持 SSE (Server-Sent Events)。对于耗时超过 30 秒的复杂任务,应采用"异步执行 + 进度通知"模式。
五、 验收关注点
如果您是甲方进行项目验收,请重点核对以下三项:
逻辑一致性: 连续 10 次执行同一复杂任务,Agent 的路径是否稳定,有无因模型随机性导致的逻辑崩溃。
纠错与反思能力: 当工具调用返回错误(如 API 报错)时,Agent 是否能自主尝试修正参数,而不是直接报错退出。
Token 成本控制: 查看后端是否实现了语义缓存(Semantic Caching),避免为重复的问题支付高昂的 API 费用。