本文介绍了AI代理部署前应通过的七项回归测试，涵盖上下文丢失、工具幂等性、提示注入、结构化输出、非终止、RAG接地和状态恢复。这些测试针对编排层状态管理问题，而非模型智能，适合CI/CD门控。文章强调状态与记忆的区别，并指出测试的局限性和持续运行的重要性。

CLA与Databricks合作，构建了基于Lakebase的Databricks原生编排层，用于长任务处理、可观测性和成本归因。该系统利用Postgres表实现并发安全队列、租约恢复、速率限制调度和幂等回调，无需外部消息代理。通过Databricks Apps集成实时仪表盘，支持任务状态和成本监控，将文档提取时间从数小时缩短至分钟，简化了AI代理工作流的基础设施。

人工智能快速发展，重点在于为AI代理建立安全的编排层，以确保其在生产环境中的有效运作。关键要素包括上下文访问、工具集、人与代理的互动及人类审批机制。模型上下文协议（MCP）成为主流标准，提升AI代理的稳定性和可靠性。同时，代理间协议（A2A）也在崛起，形成竞争与互补关系。整体趋势显示，AI编排市场正在快速增长，未来将依赖于新技术的融合与创新。

许多软件供应商推出AI助手以加速日常任务，但这些助手通常在数据孤岛中运作，限制了其价值。理想的AI代理应能跨系统无缝操作，访问组织的全部数据，从而提供更全面的洞察和建议。建立AI编排层可以优化数据访问，提升代理效用，实现更高效的决策支持。