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在构建AI代理之前请阅读：来自实践的经验教训
内容提要
结合传统代码与大型语言模型（LLMs）可以提高系统的可靠性与创造力。通过使用多个专用代理来降低复杂性，结构化输出有助于减少错误。代理控制信息检索，以实现动态工作流，优化令牌使用、速度和质量。有效的代理系统应关注复杂性阈值、结构化输出和精心设计的提示。
关键要点
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结合传统代码与大型语言模型（LLMs）可以提高系统的可靠性与创造力。
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使用多个专用代理来降低复杂性阈值。
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结构化输出有助于减少错误，使用Zod/Pydantic模式。
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代理控制信息检索，以实现动态工作流。
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优化令牌使用、速度和质量，平行调用工具。
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AI代理协调多个LLM调用以做出决策，超越单一提示。
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在可能的情况下优先使用传统代码，代理用于推理和适应。
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复杂性阈值应受到尊重，使用多个专用代理而非单一代理。
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结构化输出是非谈判的，确保模型返回指定格式的数据。
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TypeScript与Python各有优缺点，选择应基于团队的专业知识。
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提示工程是实际工程，需仔细设计以应对多样化情况。
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上下文窗口是无状态的，需有效管理令牌使用。
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高级RAG技术超越基本检索，结合SQL分析以增强能力。
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四种控制流模式：代码到代码、代码到代理、代理到代码、代理到代理。
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构建有效代理需要深思熟虑的架构、精心设计的提示和传统软件工程原则的战略结合。
延伸解读
复杂性阈值的重要性
在构建AI代理时，复杂性阈值是一个关键因素。超过这个阈值，模型的表现会显著下降，容易出现错误和幻觉。因此，使用多个专用代理来处理不同的任务，可以有效降低复杂性，确保每个代理专注于其擅长的领域，从而提高系统的可靠性和效率。
结构化输出的优势
采用结构化输出（如JSON模式）可以显著提升代理的开发效率。通过强制模型返回特定格式的数据，不仅减少了格式错误的可能性，还能引导模型进行更深层次的推理。这种方法确保了输出的一致性和可用性，适用于复杂的应用场景。
传统代码与AI代理的结合
在实际应用中，传统代码与AI代理的结合能够发挥各自的优势。传统代码适合处理机械性任务，而AI代理则擅长推理和适应。开发者应优先考虑使用传统代码来完成可预测的任务，只有在传统代码无法胜任时，才将任务交给AI代理。
延伸问答
如何结合传统代码与大型语言模型（LLMs）来提高系统的可靠性？
结合传统代码与LLMs可以通过处理机械任务和数据处理来提高系统的可靠性，而LLMs则负责理解、推理和创造性工作。
为什么使用多个专用代理而不是单一代理？
使用多个专用代理可以避免复杂性阈值的影响，每个代理专注于特定任务，从而提高系统的可靠性和效率。
结构化输出在代理系统中有什么重要性？
结构化输出确保模型返回指定格式的数据，减少错误并强制模型遵循特定的推理模式，从而提高系统的可靠性。
在构建AI代理时，提示工程需要注意哪些方面？
提示工程需要详细设计，包括领域术语定义、工具使用指南、输出格式要求和错误处理指令，以确保代理能够有效执行任务。
如何优化令牌使用、速度和质量？
通过平行调用工具和有效管理上下文窗口，可以在保证质量的同时优化令牌使用和处理速度。
什么是代理控制流模式，它们有哪些类型？
代理控制流模式包括代码到代码、代码到代理、代理到代码和代理到代理，每种模式适用于不同的应用场景和需求。
