构建智能体让我明白，模型很少是问题所在。你有哪些来之不易的教训？

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摘要

一位开发者分享了构建AI智能体的来之不易的教训：优先关注工具设计而非模型选择，使用小循环而非大型提示，记录智能体上下文，尽早添加防护措施，以及创建小型评估来捕捉错误。

我最近一直在构建智能体，几乎把所有可能的错误都犯了一遍。以下是一些真正有帮助的经验，希望能为你节省时间：工具设计比模型选择更重要。大多时候我觉得“智能体很笨”，其实只是工具描述得不好。更清晰的名称和更紧凑的模式比更换模型更能解决问题。小循环比大型提示更有效。几个狭窄的步骤比一个“什么都能做”的大提示要好得多。记录智能体看到的内容，而不仅仅是它输出的内容。大多数错误源于错误的上下文，而非错误的推理。尽早添加防护措施。任何涉及发送、删除或花钱的操作，在信任循环之前都需要一个确认步骤。小型评估大有裨益。即便只有几个测试用例，也能捕捉到肉眼可能忽视的问题。你通过实践惨痛教训学到的东西是什么？
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