摘要： 本文探讨了在构建AI代理时的一些关键经验和原则。作者强调了清晰指令、简洁的上下文管理、健壮的工具接口和自动化的验证循环的重要性。文章指出，虽然LLM模型强大，但构建有效的AI代理不仅仅是找到优秀的提示或高级框架，而是需要系统设计和良好的软件工程实践。此外，作者还强调了错误分析作为开发过程中的重要组成部分，并建议将LLM用于理解代理失败的原因，并系统地解决这些故障模式。
讨论： 这篇讨论主要围绕生产级AI工具/系统的评估和构建展开。roadside_picnic提到评估对于提升AI性能至关重要，但他对“LLM作为评论家”这一解决方案持怀疑态度，因为缺乏实证证据。henriquegodoy强调了在构建智能体系统时，注意上下文分割和设计紧密的反馈循环的重要性，并指出智能体的某些行为可能反映了更深层次的系统问题。prats226提出了在工具调用中指定输入和预期输出类型的重要性。lacoolj指出文章中存在一些拼写错误。carlotasoto提到了从构建生产级智能体系统中获得的实用经验。SrslyJosh只简单地回复了“不要”。
原文标题：Principles for production AI agents
原文链接：https://www.app.build/blog/six-principles-production-ai-agents
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