B布鲁的学习笔记
AI Agent 指南/第 9 章

第 9 章:定制化与高级评测

AI Agents - The Definitive Guide   ·   中文章节导读

本章要解决的问题

本章围绕“第 9 章:定制化与高级评测”展开,重点回答它在 Agent 系统中解决什么问题、什么时候应该使用,以及使用后会引入哪些新的边界条件。

概念拆解

先把本章概念放回完整链路:用户请求进入系统后,模型负责理解和决策,工具负责执行,状态负责传递上下文,评测负责判断结果,安全机制负责限制权限。阅读时要明确本章改变的是哪一环。

典型工作流程

  1. 定义任务目标和可接受结果。
  2. 确定输入、状态和需要调用的工具。
  3. 让模型生成计划或动作。
  4. 执行动作并记录结果。
  5. 根据结果继续、重试、人工确认或结束。

工程实现时要看什么

  • 状态是否有明确的数据结构,而不是依赖隐含上下文。
  • 工具是否有参数校验、权限边界和失败返回。
  • 每一步是否可追踪、可评测、可重放。
  • 出现错误时是否能安全停止并恢复。

实践练习

用一个自己的小任务复现本章方法:先做最小可运行版本,再加入日志、评测和异常处理,最后记录它与普通 LLM 调用相比增加了哪些复杂度。

本章检查清单

  • 我能用一句话解释本章解决的问题。
  • 我能画出输入、模型、工具和状态之间的关系。
  • 我知道它的适用边界和失败模式。
  • 我能设计一个最小实验验证它是否有效。
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