AI代理的实际应用远比演示复杂

在演示中，AI代理能够给出令人信服的答案。然而，在实际操作中，当问题表述稍有不同、文档不完整或工具出现错误时，代理的表现往往不如预期。这表明大多数代理项目比演示要复杂得多。模型只是服务的一部分，而代理框架则是其余部分，它为模型提供正确的输入和输出检查，以防止故障扩散。证明一个代理是否准备好实际工作的是代理框架：限制错误调用的影响、执行权限控制以及构建从用户发现的失败中学习的测试。开发人员已经知道这个概念来自测试框架，这些框架在受控条件下运行代码。生产代理需要相同的包装器，以便它可以决定代理看到的数据、可以采取的操作以及缺少必要信息时会发生什么。模型提供推理能力，而代理框架则提供了模型本身不具备的边界条件。