打造生產級 AI 代理：提升實際應用可靠度的最佳實踐

AI 代理在示範環境中表現出色，但在實際生產中常因過度依賴語言模型而面臨可靠性挑戰。 文章指出，這需要借鑒類似「十二要素應用程式」的工程原則，將決策從模型轉移到確定性程式碼，以克服錯誤累積、自信幻覺、無限循環及狀態遺失等失敗模式。 為此，最佳實踐歸納為四大核心領域： • 情境（Context）：控制模型每次呼叫所見內容，例如「擁有您的提示」與精準定義工具。 • 控制流（Control Flow）：將循環及其停止條件保留在確定性程式碼中。 • 狀態（State）：在軟體中保留記憶，同時保持模型無狀態。 • 範圍（Scope）：保持每個代理的功能狹窄且受到監督。

作者認為，「核心理念是每次都要有意識地決定模型看到什麼」。 透過這些實踐，能有效建構出在實際應用中更具韌性與可靠性的 AI 代理。