现在什么云代理最适合实际的日常工作流程？
摘要
一位用户分享了他们测试各种云AI代理用于日常工作流程的经验，发现大多数代理在生产环境中不可靠，并向社区寻求推荐，希望找到能够处理长任务、保持上下文、避免幻觉并异步工作的代理。
我最近尝试了不同的云代理，坦白说，大多数在演示中感觉很棒，但一旦用于实际工作流程就不可靠。有些适合快速编码任务，其他更适合研究或自动化，但我仍然没有找到一个始终感觉可用于生产的。很好奇这里的人日常实际使用什么。
* 主要寻找能够：
* 很好地处理长任务
* 正确保持上下文
* 不会在工作流程中完全幻觉
* 并且可以在没有持续监督的情况下异步工作。
相似文章
@dabit3：目前最佳的智能体设置是混合使用多种工具。Kimi 用于一项任务，GLM 用于另一项，云端智能体用于长时间运行或异步任务…
一位开发者分享说，目前最佳的智能体设置是混合使用多种工具：Kimi、GLM、云端智能体、Fable 和 Frontier 用于编排，而 DevinAI 的 ACP 可以在本地或云端运行智能体。
贵公司使用哪个平台满足AI代理的可观测性和可靠性需求？
一位构建多代理金融工作流的开发者寻求社区关于生产环境中AI代理可观测性和可靠性工具的建议，分享了对碎片化现状和级联故障的困扰。
AI智能体在实际工作流中真正失败的地方（非演示环境）
讨论AI智能体在实际工作流中失败的地方，重点指出协调问题、混乱输入下的可靠性问题，以及在生产中减少人工干预的挑战。
有谁在生产环境中运行经过恰当编排的AI代理？
一位开发者寻求推荐用于多代理AI工作流程的生产编排工具，支持分支、重试和人在环审批，因为他们当前基于FastAPI的解决方案已变得难以维护。
今年尝试了12+个自主AI工作流构建工具——这5个在实际生产中表现优异
对五个在生产中真正有效的自主AI工作流构建工具的评测，重点介绍SimplAI作为突出的企业智能体操作系统，并讨论工作流层比模型质量更重要的观点。