🛑 一、 认清现实：Prompt 只是冰山一角
在 GitHub 上，你可以找到一万个 Awesome-Agent 项目。它们大多长这样：
Python
# 典型的"玩具"代码
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "帮我写个贪吃蛇"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
这种代码，确实没有护城河。任何一个高中生用 5 分钟就能复刻你的产品。 真正的焦虑来源，是你把“调用模型”当成了核心竞争力。
2025 年的 Agent 开发者，竞争的是以下这三个维度的工程能力。
🛠️ 二、 拒绝裸奔：构建你的三道防线
1. 确定性控制（Deterministic Control）
LLM 是概率模型，但业务系统需要确定性结果。 如果你无法处理 LLM 的“抽风”，你的 Agent 就永远上不了线。
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痛点：Agent 陷入死循环，或者输出格式乱码（JSON 缺个括号）。
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解法：不要裸用 LLM。
- Schema Enforcement：强制模型输出结构化数据（利用 Function Calling 或 Pydantic）。
- Self-Correction Loop：在 Output Parser 失败时，自动把报错信息喂回给 LLM 让它重试。
2. 记忆管理的“显微镜”操作（Context Engineering）
很多人的 RAG（检索增强）就是简单的“切片 -> 存向量库 -> 相似度搜索”。 这在真实业务中根本没法用。
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避坑指南：
- Hybrid Search（混合检索） ：向量检索（语义）+ BM25（关键词）必须结合，否则搜不到专有名词。
- Re-ranking（重排序） ：召回 50 条，用专门的 Re-rank 模型精排前 5 条，准确率提升 30% 以上。
- Sliding Window（滑动窗口） ：不要无脑丢聊天记录，要学会根据 Token 限制动态管理短期记忆。
3. Eval 才是核心竞争力（Evaluation）
你改了一版 Prompt，怎么证明它比上一版更好？凭感觉？ 没有自动化评测体系（Eval Pipeline）的 Agent 开发，都是在耍流氓。
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我的实践：
- 建立一个 Golden Dataset（包含 100+ 个典型用户问题及标准答案）。
- 每次代码提交（Git Push），自动跑一遍 CI/CD，用 GPT-4 作为裁判（LLM-as-a-Judge）给新版 Agent 打分。
- 分数不降，才能上线。 这才是护城河！
💻 三、 Show me the Code
为了说明什么是“工程化”，这里展示一段简化的 自修正（Self-Reflecting） 伪代码逻辑，这比单纯调 API 复杂得多：
Python
class RobustAgent:
def run(self, task, max_retries=3):
plan = self.planner.create_plan(task)
for step in plan:
attempts = 0
while attempts < max_retries:
try:
# 1. 执行动作
result = self.executor.execute(step)
# 2. 观测结果并自我反思 (Reflection)
reflection = self.llm.analyze(step, result)
if reflection.is_success():
break # 成功，下一步
else:
# 失败了，调整参数重试
step = self.llm.fix_step(step, reflection.error)
attempts += 1
except Exception as e:
# 3. 兜底容错
logger.error(f"Crash detected: {e}")
attempts += 1
if attempts == max_retries:
return "Task Failed: Max retries reached."
return "Task Completed"
看到没有？容错、反思、重试机制，这些写在代码里的逻辑，才是大模型偷不走的东西。
🔥 四、 总结：从 Developer 到 Architect
焦虑是因为你站得不够高。 如果你把自己定位为“写 Prompt 的”，那你注定被淘汰。 但如果你把自己定位为**“解决 AI 不确定性问题的软件工程师”**，那你的身价才刚刚开始暴涨。
给掘友们的建议： 别再沉迷于收集各种 "God Mode" 的 Prompt 了。去学 LangGraph，去学 Vector DB 调优，去学 微调（Fine-tuning） 。 把地基打牢，风口怎么变，你都在楼上。
