数据智能老司机

当代理型系统逐步织入我们的工作流程时，成败不仅取决于“它们能做什么”，同样取决于“它们如何与人协作”。本章把交互层面的机制（界面、不确定性信号、交接方式）与治理结构（监督、合规、信任校准）结合起来，帮

采用代理式 AI 带来了有别于传统软件的独特安全挑战。代理式系统具有自治、复杂推理、动态交互与复杂工作流等特征，显著扩大了威胁面。要有效保护此类系统，必须同时应对传统安全问题以及源自代理自治、概率决策

在任何足够复杂的多代理系统中，失败不是异常——而是必然。这些系统运行在动态的真实环境中，要与多样化的用户、不可预测的输入，以及迅速变化的外部数据源交互。即便设计再完善，也会遭遇边界情形、含糊不清的指令

无论你是产品负责人、机器学习（ML）工程师，还是站点可靠性工程师（SRE），一旦代理（agent）进入生产环境，你就必须能看见它们在做什么、为什么这么做。把代理系统上线只是“半程”；真正的挑战，从它们

构建产品和应用从未如此容易，但有效衡量这些系统仍是巨大的挑战。团队常常承受“尽快发布”的压力，但花时间严格评估性能、检验质量，从长期看能带来回报，并最终让团队以更高的信心与速度前进。缺乏严格的评估与度

大多数用例都会从单个 Agent开始，但随着工具数量的增加，以及你希望 Agent 解决的问题范围扩大，引入多 Agent 模式可以提升整体性能与可靠性。正如我们不太会把所有代码都放在一个文件里，或把

本章介绍将“学习”引入智能体系统的多种方法与集成技巧。让智能体具备随时间学习与改进的能力非常有用，但在设计智能体时并非绝对必要。实现学习能力需要额外的设计、评估与监控工作，是否值得投入取决于具体应用。

你的智能体如今已具备工具与编排，足以采取行动完成真实工作。但在大多数场景中，你还会希望智能体既记得发生过什么，又知晓超出模型权重之外的更多信息。本章聚焦知识与记忆——两种互补却不同的方式，用来充实智能

既然你的智能体已经具备一套可用工具，下一步就是将它们编排起来以解决真实任务。编排不只是决定调用哪些工具、何时调用；还需要为每次模型调用构建恰当的上下文，以确保行动有效且有依据。简单任务也许只需一个工具