为什么代理一旦离开聊天框，可靠性就会急剧下降？

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摘要

文章讨论了AI代理从沙盒测试迁移到生产环境时可靠性下降的问题，指出编排层包含的错误往往比模型本身更多。

一个试点设置，通常是一个带有宽泛提示的单个代理，在沙盒测试中表现良好。答案准确，指令得到遵循。容易演示，容易让人感觉良好。然后我们将其投入生产。代理必须串联工具调用，从混乱的内部数据中提取信息，并写回到记录系统。这时事情开始变得奇怪。输出读起来没问题。语法清晰，听起来自信。但它悄悄地违反了业务规则，或者忽略了从未进入上下文窗口的数据约束。我一直在思考：编排层，即围绕模型的枯燥硬编码逻辑，最终完成的工作比模型本身还要多。而且这也是大部分错误所在的地方。有没有人找到一种干净的方法，将其从“有用的聊天机器人”扩展为可以信赖的代理，而不会最终陷入维护泥潭？
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