让Agent系统更聪明之前，先让它能被信任

摘要：这篇文章深入探讨了Agent系统开发中“可运行”与“可信赖”之间的巨大差距，指出当前框架虽然降低了开发门槛，但并未解决生产环境中的核心工程挑战。以下是对文章主要观点的总结：

这篇文章深入探讨了Agent系统开发中“可运行”与“可信赖”之间的巨大差距，指出当前框架虽然降低了开发门槛，但并未解决生产环境中的核心工程挑战。以下是对文章主要观点的总结：

文章开篇指出，一种“现在做Agent很简单”的论调是一种错觉。框架（如LangChain、百炼）确实能快速搭建可运行的Demo，但这只是复杂性被平台暂时吸收或转移的结果，并未消失。真正的挑战在于让Agent长期、稳定、可控地运行。

Agent系统的复杂性可分为三个层次，当前框架主要解决了最基础的“可运行性”，而“可复现性”与“可进化性”仍是重大工程难题：

可运行性：框架支持良好，能快速搭建基础功能。可复现性：需自建状态与观测层（如日志、Prompt版本管理）。可进化性：仍依赖人工与系统设计，缺乏自动化优化能力。

与传统软件不同，Agent的复杂性源于LLM的不确定性被逐级放大：

任务链可靠性衰减：单次LLM交互正确率90%时，10次交互后系统正确率仅35%。Memory的语义一致性难题：Memory依赖LLM解析，结果高度不确定。编排的动态性：传统系统流程固定，Agent需动态决策下一步动作，导致测试和监控难度激增。

文章通过真实案例（如Auto-GPT的循环卡死、LangGraph生产环境并发问题）指出：

Prompt Hack的局限性：改Prompt能解决单次任务，但无法保证可靠性、可扩展性与知识沉淀。工程化必要性：生产环境需引入分布式系统思维（重试、容错、观测）等机制。Hello World阶段：依赖框架，认为开发简单。场景适配阶段：遇到Context管理、RAG优化等坑。系统化阶段：需解决记忆持久化、多Agent协同、可观测性。工程落地阶段：聚焦测试、安全、监控等生产级要求。