AI代理需要帮助：四种可靠的软件交付方法
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文讨论了2025年旧金山AI工程师博览会上关于软件交付和大语言模型（LLM）的演讲。随着LLM生成代码能力的提升，软件交付的瓶颈愈加明显。文章提出四项原则以确保AI代理在生产中的可靠性：缩小任务范围、为每个代理提供可重复的沙箱、确保透明可观察性，以及定期进行模型评估。这些原则旨在提高工作效率并降低风险。
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关键要点
- 2025年旧金山AI工程师博览会讨论了软件交付和大语言模型（LLM）的演讲。
- 随着LLM生成代码能力的提升，软件交付的瓶颈愈加明显。
- 文章提出四项原则以确保AI代理在生产中的可靠性：缩小任务范围、为每个代理提供可重复的沙箱、确保透明可观察性，以及定期进行模型评估。
- 缩小AI代理的任务范围，确保每个代理的任务明确且具体。
- 为每个AI代理提供一个可重复的沙箱，确保安全和可管理的开发环境。
- 确保AI代理的工作过程具有完全的可观察性，以建立信任。
- 定期进行模型评估，以监测代理的成功率和工具的有效性，确保持续改进。
- 遵循这四项原则可以将引人注目的演示转化为可在生产中使用的管道。
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延伸问答
在2025年旧金山AI工程师博览会上讨论了哪些关于软件交付的内容？
讨论了大语言模型（LLM）在软件交付中的应用及其带来的瓶颈问题。
文章中提到的四项原则是什么？
四项原则是：缩小任务范围、为每个代理提供可重复的沙箱、确保透明可观察性，以及定期进行模型评估。
如何确保AI代理的工作过程具有可观察性？
需要实现功能级的可观察性，确保能够追踪工具调用、参数、顺序及沙箱状态。
为什么缩小AI代理的任务范围是重要的？
缩小任务范围可以减少不确定性，确保每个代理的任务明确且具体，从而提高可靠性。
定期进行模型评估的目的是什么？
定期评估可以监测代理的成功率和工具的有效性，确保持续改进和适应模型的变化。
如何为AI代理提供一个可重复的沙箱？
需要创建一个安全、可管理的隔离工作空间，确保每个代理在独立的环境中运行。
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