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智能体工程是将不稳定的大模型系统转化为生产环境可靠应用的迭代过程，包含构建、测试、上线、观察、优化的循环。成功实施需要产品思维（制定规则）、工程能力（搭建基础设施）和数据科学（持续优化）三种能力配合。与传统软件开发不同，智能体工程将生产环境视为最佳学习场所，通过快速迭代和系统性优化，让AI系统能够处理复杂任务并创造真实商业价值。

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最近，智能体圈又卷出了新高度——智能体（Agent）开发。

如果你玩过智能体开发，肯定懂那种"本地跑得飞起，上线秒变智障"的痛。传统写代码嘛，输入输出都是明确的，基本不会出幺蛾子。但智能体不一样啊，用户想说啥就说啥，系统的行为可能性简直是无限大。这既是它牛逼的地方，也是它翻车的根源。

过去3年，我们看着成千上万的团队在这个坑里摸爬滚打。那些真正把产品稳定上线的公司——比如 Clay、Vanta、LinkedIn、Cloudflare——都没有照搬传统开发那套。他们摸索出了一条新路：智能体工程。

什么是智能体工程？说人话

智能体工程其实就是一个不断迭代的过程，把那些"不太靠谱"的大模型系统，慢慢打磨成生产环境能用的稳定应用。核心就是一个循环：构建、测试、上线、观察、优化、重复。

智能体工程循环图

划重点：上线不是终点，而是开始真正学习的时刻。

想让智能体真正靠谱，你必须知道它在生产环境里到底干了啥。这个循环转得越快，智能体就越稳。

我们发现，搞好智能体工程需要三种能力配合：

1. 产品思维——给智能体"立规矩"

包括：

• 写提示词（Prompt）来控制智能体的行为，这玩意儿可能有几百上千行，得有点文字功底
• 深挖业务本质，搞清楚智能体到底要完成什么任务
• 定评估标准，测试智能体有没有按要求干活

2. 工程能力——搭稳定的基础设施

包括：

• 给智能体造工具，让它能调用各种功能
• 开发用户界面，处理实时输出、中断这些交互细节
• 建运行环境，搞定持久化执行、人工介入、内存管理这些硬核活儿

3. 数据科学——盯着数据持续优化

包括：

• 建评估体系（评测、A/B测试、监控等）来量化智能体的表现
• 分析使用数据和错误，因为智能体的使用场景比传统软件复杂多了

谁在干这个活儿？

智能体工程不是什么新岗位，而是现有团队在开发这种"会思考、会适应、不太可控"的系统时，自然而然承担起来的一堆活儿。

实际工作中是这样的：

• 工程师和算法工程师写提示词、造工具、追踪智能体为啥这么调用、优化底层模型
• 平台工程师搭智能体基础设施，处理长时间运行和人工介入的流程
• 产品经理写提示词、定智能体范围，确保它在解决正确的问题
• 数据科学家衡量可靠性，找优化空间

这些团队都在快速迭代，经常看到工程师追完Bug后，把发现交给产品经理调提示词；或者产品经理发现能力不够，需要工程师开发新工具。大家都明白，真正让智能体稳下来的方法，就是盯着生产环境的表现，然后系统性地优化。

为啥现在开始卷智能体工程？

两个根本性的变化，让智能体工程成了刚需。

第一，大模型已经强到能处理复杂的多步骤任务了。

我们看到智能体开始接手整个工作流，而不只是单个任务。比如：

• Clay 用智能体处理从找客户、个性化推广到更新CRM的全流程
• LinkedIn 用智能体扫描海量人才库，给候选人排序，瞬间找到最合适的人

我们正在跨过一个门槛——智能体开始在生产环境创造实打实的商业价值了。

第二，这种能力带来了真实的不可预测性。

简单的大模型应用虽然也有点随机，但行为还算可控。智能体不一样，它们要跨多个步骤推理、调工具、根据上下文适应。让它有用的特性，也让它的行为完全不同于传统软件：

• 每个输入都是边缘情况。用户能用自然语言提任何要求，没有"正常输入"这回事。当你说"让它炫一点"或"按上次那样但要不一样"，智能体（跟人一样）可能有各种理解方式。
• 传统调试方法失效了。因为太多逻辑藏在模型内部，你必须检查每个决策、每次工具调用。提示词或配置改一点点，行为可能天翻地覆。
• "能用"不是非黑即白的。智能体可能99.99%时间都正常，但偶尔就跑偏了。对于真正重要的问题，往往没有简单答案：智能体的调用对吗？工具用对了吗？理解了指令背后的意图吗？

把这些加起来——智能体在跑高影响力的工作流，但行为方式是传统软件搞不定的——这既是机会也是新领域的需求。智能体工程让我们能驾驭大模型的能力，同时搭建出生产环境真正靠得住的系统。

实际操作是什么样的？

智能体工程的玩法跟传统软件开发不一样。要做出可靠的智能体，上线是为了学习，而不是学完了才上线。

成功的团队都是这么干的：

第一步：构建

先设计智能体的基础架构。可能是带工具的简单大模型调用，也可能是复杂的多智能体系统。架构取决于需要多少确定性流程（工作流）和多少智能决策（大模型驱动）。

第二步：测你能想到的场景

针对示例场景测试，找出提示词、工具定义、流程中的明显问题。但跟传统软件不同，你没法预测用户会怎么用自然语言跟它聊。思路要转变，从"测透了再上"变成"测差不多，上线学真东西"。

第三步：上线看真实表现

一上线，马上就会遇到各种没想到的输入。每条生产环境的追踪都会告诉你，智能体实际需要处理什么。

第四步：盯着看

追踪每次交互，看完整对话、调用的每个工具，以及影响每个决策的具体上下文。在生产数据上跑评估，量化智能体质量——不管你关注的是准确率、延迟、用户满意度还是别的指标。

第五步：优化

找到失败的模式后，通过改提示词、调工具定义来优化。这是持续的过程，可以把有问题的案例加回测试集，防止回归。

第六步：重复

上线改进版，观察生产环境的变化。每个循环都会教你新东西——用户怎么跟智能体交互，可靠性在具体场景中到底意味着什么。

新标准已经出现

今天那些成功交付可靠智能体的团队，有一个共同点：他们不再试图在发布前把智能体搞完美，而是把生产环境当成最好的老师。

换句话说，追踪每个决策，大规模评估，几天内（而不是几个季度）就上线改进。

智能体工程的兴起，是因为机会摆在那里。智能体现在能处理以前需要人工判断的工作流，但前提是能让它们足够可靠到值得信任。

没有捷径，只有系统性的迭代。问题不是智能体工程会不会成为标准实践，而是团队能多快学会它，来释放智能体的潜力。

别急，国产AI的速度再次刷新了我们的认知。

这波智能体工程的浪潮才刚开始，工具和方法论都在快速演进。抓住这个机会，建立你的第一个智能体工程实践，体验一下让AI变靠谱的快乐吧！

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