@kmeanskaran: 为你的Agents决定系统设计完全影响业务和成本。Agent Harness、LLMOps、Loop Engineering、……

X AI KOLs Timeline 新闻
agent-design llmops system-architecture agentic-systems cost-optimization context-engineering deployment

摘要

这篇文章讨论了AI Agents系统设计的重要性，涵盖了Agent Harness、LLMOps和Evals等概念，并提供了一个概念验证实现以及未来部分的计划。

为你的Agents决定系统设计完全影响业务和成本。 Agent Harness、LLMOps、Loop Engineering和Evals比你选择的模型更重要。 在这篇文章中，我涵盖了设计任何agentic系统的所有主要概念。 同时，我设计了一个端到端的Agent Harness PoC，涵盖了这些主要主题（评论中的GitHub链接） 从提示和工具到上下文工程、记忆和缓存。 所有我们已知的概念，但根据业务需求和agent期望进行调整。 附带的视频出色地解释了agents的系统设计，请观看它。 这只是第一部分；我将上传另外两个部分。 下一部分涵盖agentic项目的后端，解释低延迟、低成本和更好吞吐量对用户体验的重要性。 第三部分是一个模板，用于在AWS上部署任何agentic应用程序，为开发和生产环境提供最小设置。 如果你喜欢这个内容，请关注@kmeanskaran。 我将在周日之前发布这两篇文章。 保持学习 ;)
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/08/21 03:05

智能体的系统设计直接决定业务成效与成本控制。

相较于模型选择，智能体运行框架、LLMOps、循环工程与评估体系更为关键。

本文涵盖了设计任何智能体系统的所有核心概念。

同时，我设计了一个涵盖这些主题的端到端智能体运行框架概念验证（相关GitHub链接见评论区）。

从提示词与工具到上下文工程、记忆机制与缓存策略，这些虽是我们已知的概念，但需根据业务需求与智能体预期进行系统化整合。

附赠视频对智能体系统设计做了出色解析，务必观看。

此为系列第一部分，后续还有两篇更新。

下期将深入智能体项目的后端设计，解析低延迟、低成本与高吞吐量对用户体验的重要性。

第三部分将提供AWS平台上部署任何智能体应用的模板方案，包含开发与生产环境的最小化配置指南。

若认同这些内容，欢迎关注@kmeanskaran。

两篇文章将于本周日前发布完毕。

保持学习 ;）

相似文章

智能体技能的大规模工程化

Reddit r/AI_Agents

本文讨论了大规模工程化AI代理技能的策略，包括上下文最小化、懒加载、可执行操作和基于结果的测量。