AI代理是否重新引入了软件工程已解决的问题？

最近在处理代理工作流时，我开始感觉我们只是在重新引入软件工程已经花了多年解决的一系列问题。一旦代理越过"Hello World"阶段，它的行为就取决于提示词、工具权限、记忆、检索设置以及当前可用的模型端点。这些状态大部分是运行时驱动的，或隐藏在框架抽象中。与我们大多数人习惯的静态代码工作流相比，要可靠地审查、重现或审计它变得困难得多。我们花了数十年围绕版本控制、CI/CD、PR审查、回滚能力和环境分离构建了成熟的工作流，这样你就能确切知道生产环境中运行的是哪个二进制文件，以及自上次事故以来发生了什么变化。对于代理来说，许多行为似乎仍然是在运行时动态组装，而不是作为适当版本化的工件处理。团队在实际生产环境中是如何处理这个问题的？人们是否正转向声明式、基于git的定义来管理代理工作流，还是生态系统仍然过于碎片化和框架特定，无法干净地实现？GitHub Next发布了Agentic Workflows，gitagent也存在，Claude Code已经重度依赖git原生工作流。这个方向显然已获得推动力，即使生态系统尚未收敛。