如果你开发过Agent，你就会知道“在我的机器上运行正常”和“在生产环境中运行正常”之间的差距可能非常巨大。传统软件假定你基本了解输入，并且可以定义输出。而Agent则不提供这些：用户可以输入任何内容，可能的行为空间也无限广阔。这就是它们强大的原因——也是它们有时会以你意想不到的方式偏离轨道的原因。
过去三年，我们目睹了成千上万的团队在应对这一现实时苦苦挣扎。那些成功将可靠产品部署到生产环境的公司——例如 Clay、Vanta、LinkedIn 和 Cloudflare——并没有遵循传统的软件开发模式。他们正在开创一种全新的模式：Agent工程。
什么是Agent工程？
Agent工程是将非确定性生命周期管理（LLM）系统迭代改进为可靠的生产体验的过程。这是一个循环过程：构建、测试、发布、观察、改进、重复。
关键在于，发货并非最终目标。它只是你不断获取新见解、改进Agent的途径。要做出真正有意义的改进，你需要了解生产环境中的运行情况。你越快完成这个循环，你的Agent就越可靠。
我们认为Agent工程是一门结合了三种技能的新兴学科：
- 产品思维界定了范围并塑造了Agent人的行为。这包括：
- 撰写能够引导经纪人行为的Prompt（通常长达数百甚至数千行）。良好的沟通和写作技巧至关重要。
- 深刻理解Agent所复制的“待完成任务”
- 定义评估方法，以检验Agent是否按照“待完成任务”的预期方式执行操作。
- 工程团队构建了使Agent程序能够投入生产环境的基础设施。这包括：
- 供Agent人使用的写作工具
- 开发用于Agent交互的 UI/UX（包括流式传输、中断处理等）
- 创建强大的运行时环境，能够处理持久执行、人机交互暂停和内存管理。
- 数据科学用于衡量和提升Agent的性能，并随着时间的推移不断改进。这包括：
- 构建系统（评估、A/B 测试、监控等）以衡量Agent的性能和可靠性
- 分析使用模式和错误分析（因为Agent程序比传统软件拥有更广泛的用户使用方式）
Agent工程的应用场景
Agent工程并非一个新职位名称。它指的是现有团队在构建能够推理、适应并做出不可预测行为的系统时所承担的一系列职责。如今，那些能够交付可靠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。
这种做法通常出现在以下地方：
- 软件工程师和机器学习工程师编写Prompt并构建Agent使用的工具，追踪Agent调用特定工具的原因，并改进底层模型。
- 平台工程师正在构建Agent基础设施，以处理持久执行和人机协作工作流程。
- 产品经理负责编写Prompt、定义Agent功能范围，并确保Agent能够解决正确的问题。
- 数据科学家通过测量Agent可靠性来识别改进机会。
这些团队推崇快速迭代，你经常会看到软件工程师追踪错误，然后交给产品经理根据这些发现调整提示信息；或者产品经理发现范围问题，需要工程师开发新的工具。他们都明白，真正强化Agent的关键在于观察生产环境中的行为，并根据所学到的知识进行系统性的改进。
为什么需要进行Agent工程？为什么是现在？
两大根本性转变使得Agent工程成为必要。
首先，LLM大语言模型功能强大，足以处理复杂的多步骤工作流程。我们已经看到，经纪人不再仅仅负责任务，而是承担了整个项目。Clay 利用经纪人处理从潜在客户研究到个性化推广和 CRM 更新的所有工作。LinkedIn 利用经纪人扫描庞大的人才库进行招聘，对候选人进行排名，并即时筛选出最匹配的候选人。我们正开始跨越一个门槛，经纪人在实际工作中能够创造真正的商业价值。
其次，这种强大的功能也伴随着真正的不可预测性。简单的LLM应用虽然不具备确定性，但其行为往往更加可控。Agent则不同。它们能够跨多个步骤进行推理，调用各种工具，并根据上下文进行调整。正是这些使Agent变得有用的特性，也使得它们的行为与传统软件截然不同。这通常意味着：
- **每一次输入都是特殊情况。**当用户可以用自然语言提出任何问题时，就不存在所谓的“正常”输入。当你输入“让它弹出”或“做上次那样但换一种方式”时，Agent（就像人一样）可以对提示做出不同的解读。
- **你不能再用老方法调试了。**因为模型内部包含太多逻辑，你必须检查每一个决策和工具调用。哪怕是提示信息或配置上的微小改动，都可能导致行为上的巨大变化。
- **“正常工作”并非非此即彼。**一个客服人员即使拥有 99.99% 的正常运行时间，也可能出现故障甚至崩溃。对于一些关键问题，例如：客服人员是否做出了正确的呼叫？是否正确使用了工具？是否理解了指令背后的意图，这些问题并非总能用简单的“是”或“否”来回答。
综合考虑所有这些因素——Agent运行着真实、高影响力的工作流程，但其行为方式却超出了传统软件的解决范围——这就带来了机遇，也催生了一门新的学科。Agent工程让您能够充分利用LLM大语言模型的强大功能，同时构建真正值得信赖的生产系统。
Agent工程在实践中是什么样的？
Agent工程的运作原理与传统软件开发截然不同。要实现可靠的Agent系统，关键在于不断迭代更新，而不是在学习之后继续改进。
我们看到一些成功的工程团队在开发Agent时遵循着类似这样的节奏：
- **构建Agent的基础架构。**无论是简单的 LLM 调用工具，还是复杂的多Agent系统，首先都要设计Agent的基础架构。您的架构取决于您需要的工作流（确定性的逐步流程）与自主性（LLM 驱动的决策）的比例。
- 基于你能想象到的场景进行测试。针对示例场景测试你的Agent，以发现提示、工具定义和工作流程中存在的明显问题。与可以绘制用户流程图的传统软件不同，你无法预知用户与自然语言输入交互的每一种方式。转变你的思维模式，从“穷尽测试，然后发布”转变为“合理测试，发布以了解真正重要的内容”。
- **发布版本以观察真实世界的运行情况。**一旦发布，您将立即看到之前未曾考虑到的输入，并且每个生产跟踪记录都会显示您的Agent实际需要处理的内容。
- **观察。**追踪每一次交互，查看完整的对话、调用的每个工具以及Agent做出每个决策的确切上下文。对生产数据进行评估，衡量Agent质量，无论您关注的是准确率、延迟、用户满意度还是其他标准。
- 改进。一旦你识别出故障模式，就可以通过编辑提示和修改工具定义来改进。这是一个持续的过程，你可以将问题案例添加到回归测试的示例场景集中。
- 重复这个过程。发布你的改进，并观察生产环境中的变化。每个周期都会让你对用户如何与你的Agent交互以及可靠性在你的实际环境中究竟意味着什么有新的认识。
Agent工程领域的新标准
如今，能够交付可靠Agent的团队都有一个共同点：他们不再试图在发布前完美地完善Agent，而是将生产环境视为主要的学习资源。换句话说，他们会追踪每一个决策，进行大规模评估，并在几天内而非几个季度内交付改进。
Agent工程的兴起源于机遇的必然要求。Agent现在可以处理以前需要人工判断的工作流程，但前提是必须确保其足够可靠，值得信赖。没有捷径可走，唯有系统地迭代改进。问题不在于Agent工程是否会成为标准做法，而在于你的团队能否快速采用它，从而充分发挥Agent的潜力。
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