收藏必备：Agent工程——大模型应用开发的新范式

最新推荐文章于 2026-01-10 14:34:34 发布

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Agent工程是构建可靠LLM系统的新兴学科，通过构建-测试-发布-观察-优化-循环迭代，结合产品思维、工程和数据科学技能，解决大模型应用的不可预测性问题，让开发者能够在大模型环境中快速迭代，打造可信赖的智能系统。

如果你构建过 Agent（智能代理），你就会知道"在我的机器上能运行"和"在生产环境中能运行"之间的差距可能非常巨大。传统软件假设你大致知道输入是什么，并且可以定义输出。而 Agent 两者都不给你：用户可以说任何话，可能行为的空间是完全开放的。这就是它们强大的原因——也是它们可能以你意想不到的方式出现偏差的原因。

在过去的 3 年里，我们目睹了数千个团队与这一现实作斗争。那些成功地将可靠的产品发布到生产环境的团队——如 Clay、Vanta、LinkedIn 和 Cloudflare 等公司——并没有遵循传统的软件开发手册。他们正在开创一些新的东西：Agent 工程。

什么是 Agent 工程？

Agent 工程是将非确定性 LLM 系统迭代优化为可靠生产体验的过程。这是一个循环过程：构建、测试、发布、观察、优化、重复。

这里的关键是，发布不是最终目标。它只是你不断前进以获得新见解并改进 Agent 的方式。要做出有意义的改进，你需要了解生产环境中正在发生什么。你越快地完成这个循环，你的 Agent 就会变得越可靠。

我们将 Agent 工程视为一门新兴学科，结合了 3 种技能集的协同工作：

产品思维工程数据科学

Agent 工程的应用场景

Agent 工程不是一个新的职位名称。相反，它是现有团队在构建能够推理、适应和表现出不可预测行为的系统时承担的一组职责。如今发布可靠 Agent 的组织正在扩展工程、产品和数据团队的技能，以满足非确定性系统的需求。

以下是这种实践通常出现的场景：

软件工程师和机器学习工程师平台工程师产品经理数据科学家

这些团队拥抱快速迭代，你经常会看到软件工程师追踪错误并将其交给产品经理，让他们根据这些见解调整提示词，或者产品经理识别出需要工程师提供新工具的范围问题。每个人都认识到，强化 Agent 的真正工作是通过这个观察生产行为并根据所学系统地优化的循环来实现的。

为什么是 Agent 工程，为什么是现在？

两个根本性的转变使 Agent 工程变得必要。

首先，LLM 足够强大，可以处理复杂的多步骤工作流。我们一直看到 Agent 承担整个工作，而不仅仅是任务。Clay 使用 Agent 处理从潜在客户研究到个性化推广和 CRM 更新的一切工作。LinkedIn 使用 Agent 扫描大量人才库进行招聘，对候选人进行排名并立即找到最强的匹配。我们开始跨越门槛，Agent 正在生产环境中提供有意义的商业价值。

其次，这种力量伴随着真正的不可预测性。简单的 LLM 应用虽然是非确定性的，但往往具有更受限的行为。Agent 则不同。它们跨多个步骤进行推理，调用工具，并根据上下文进行适应。使 Agent 有用的那些特性也使它们的行为与传统软件不同。这通常意味着：

每个输入都是边缘情况你不能用旧方法调试"运行"不是二元的

当你把这一切放在一起——Agent 运行真实的、高影响力的工作流，但其行为方式是传统软件无法解决的——就有了新学科的机会和需求。Agent 工程让你能够利用 LLM 的力量，同时构建你在生产环境中真正可以信任的系统。

Agent 工程在实践中是什么样的？

Agent 工程遵循与传统软件开发不同的原则。要实现可靠的 Agent 系统，发布是你学习的方式，而不是学习之后才做的事情。

我们看到成功的工程团队遵循的 Agent 开发节奏大致如下：

构建 Agent 的基础基于你能想象的场景进行测试发布以观察真实世界的行为观察优化重复

工程的新标准

如今发布可靠 Agent 的团队有一个共同点：他们不再试图在发布前完善 Agent，而是开始将生产环境视为他们的主要老师。换句话说，追踪每个决策，大规模评估，并在几天而不是几个季度内发布改进。

Agent 工程正在兴起，因为机会需要它。Agent 现在可以处理以前需要人类判断的工作流，但前提是你能让它们足够可靠以值得信任。没有捷径，只有系统性的迭代工作。问题不是 Agent 工程是否会成为标准实践

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。

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