智能体产品落地过程充满挑战，需明确产品定义、选择合适架构、优化上下文策略、持续监控迭代。本文分享实践经验，探讨具体挑战与解决方案，助您更顺利地推进智能体产品落地。

我很喜欢的一句名言，出自物理学家费曼：如果我不能创造，我就不能理解。

让我用一个词来形容智能体产品的落地过程，那应该是：”痛苦”。遍地都是坑，奇怪的bug，推翻重来的架构和策略，以及测试时的自我怀疑。但回过头看，这些坑让我对智能体的理解从理论走向了实践，对许多概念的认知从抽象变得具象。犯错的好处就是让你去关注自己本来不会关注的细节。

一、实践经验

1. 明确产品定义是工程的起点

在技术实施前需要回答三个基础问题，这些问题的答案直接影响产品的落地实施和评估体系的建立。

• 产出物的具体形态是什么？
• 什么时候算成功，什么时候算失败？
• 验收标准/指标如何定义？

在我的项目中，智能体运行逻辑的多次调整根源于初期我对需求的认知不够清晰，导致”完成”与”正确”的标准始终处于模糊状态。

启示：如果这些问题没有答案，开发过程中所有人都会很痛苦，因为没人知道什么时候算”做完了”，什么时候算”做对了”。

尽管大模型驱动的各类产品，都存在输出结果难以预测和稳定控制的问题，但是设立一个动态的评估基准仍然很有必要。

不需要一次实现完美，但至少清楚的知道优化的目标和方向。对于需求和目标的定义决定了工程实施的效率，模糊的目标会导致频繁的返工。

2.成功不在于构建最复杂的系统，而在于构建最适合自身需求的系统

智能体的实现方式、实施架构层出不穷，工程化进展日新月异，但是不论是Dify、Coze这类低代码平台，还是Langgraph、Crew AI这些开发框架，又或者自己手写代码实现运行逻辑，都只是手段，最终都需要服务于产品目标，就像技术复杂度总是服务于业务价值。

聚焦解决问题，只有当增加复杂性能够显著提升产品效果时，才考虑增加复杂性。

实践中发现，过早引入复杂架构往往带来两个问题：

• 开发与调试难度指数级增长，重构和调整方向更困难
• 前期的稳定性与可控性大幅下降

项目中的编排方式选择的考量主要来自两个方面

• 任务复杂程度：如果任务复杂，高度灵活建议选择开发框架；任务步骤较为固定，建议选择低代码平台。
• 规则可维护性：如果规则不能穷尽，无法维护 建议选择开发框架；如果规则可以穷尽，有明显的规律，可以选择低代码平台。

启示：从简单的方案开始验证，在跑通逻辑闭环、业务价值得到确认后再进行技术迭代。

（在之前的项目中选择了langgraph框架实现智能体的编排逻辑）

3.上下文策略常常是个产品/业务问题，而不仅仅是个技术问题

尽管你可能已经看了无数讲解上下文策略设计的文章，但落到自己的项目上时，最终还是需要从实际需求出发，精雕细琢。实践证明，垂直场景需要更为定制化的上下文策略。

上下文设计的核心目标：

1、降低token成本 、提升响应速度

2、提供最精确的信息，以提升模型推理的性能，保证每一步任务质量

最终还是降本、增效、提质，这世界是一个巨大的降本增效！

遇到的具体问题：由于前期上下文实现过于粗糙，带来了两个比较显著的问题。

1. 成本控制失效：3-4次测试却消耗100万token（输入+输出）。
2. 生成质量不高：生成的最终产物质量十分飘忽，格式的一致性难以保证，内容可用性也相当有限。

项目中的解决策略：下面总结了在之前项目中具体的上下文策略，但建议大家在实施过程中具体问题具体分析。

通过持久化存储生成的文件信息，临时保存的状态信息、上下文动态检索、精确隔离，确保每一步行动都能获得最相关、最精准的上下文信息。保证任务完成质量，同时控制token消耗。

1、上下文存储

（1）有2类信息会被存储进知识库持久化存储

• 用户上传的最初的需求信息
• 每一个节点生成的材料产物（包括不限于产品解析、评测方案、数据集等等）

（2） 以下被作为临时的状态信息 只在当前任务中存在，不会持久存储

• 生成的任务规划列表
• 每一步的工具使用情况

2、上下文选择

每个步骤都会根据完成任务所需要的信息选择性的注入3类上下文信息

• 静态注入：最初的需求信息和系统提示词固定传入每一步，作为纲领性指导，防止在任务过程中遗忘产品需求，或者偏离主题。
• 动态注入：注入这个节点完成当前步骤所需要的具体的提示词模版
• 动态检索：每一步在执行前，都会调用向量检索，从知识库中搜索这次任务所需要的历史上下文信息

3、上下文隔离

为了让用户提交的不同任务的产物不混淆，防止记忆污染，控制注意力，在本项目中实现了会话级别的隔离：尽管所有任务的产物都落到同一个知识库，但在库中会用每个任务独有的请求id 作为元数据标签，在搜索时进行区分和过滤，保证当前任务获取的历史上下文纯净。

启示：上下文工程不是一个单纯的技术问题，而是需要产品、业务深入参与的综合问题，在考虑业务目标、花费成本、任务质量的前提下综合设计实现。

4.持续的过程监控和迭代是关键

由于以下特性，传统软件的质量保证措施在面对智能体时失效了：

1. 传统方法失效： 传统的质量保证（QA）方法适用于确定性系统，但对于 AI 智能体的细微且非确定性的行为来说，是远远不够的。
2. 失败的隐蔽性： 智能体的故障往往不是系统崩溃，而是微妙的质量下降。即使 API 调用返回 200 OK，输出也可能看似合理但实际上严重错误，从而悄悄侵蚀用户信任。
3. 无法调试的错误： 智能体的失败可能是判断力的缺陷，而非代码缺陷。你无法像对传统代码那样设置断点来调试幻觉。

因此需要对智能体的运行过程进行监控，以实现：

1. 应对非确定性的风险：持续追踪和评估可以让对于智能体运行的观察从“黑箱”（最终答案错误）升级到“玻璃箱”（“最终答案错误是因为”）级别的诊断。
2. 评估整个决策过程：衡量智能体质量和安全性的真正标准在于它的整个决策过程（轨迹），而不仅仅是最终输出。
3. 衡量业务价值：持续评估将 AI 锚定在用户为中心的指标和业务目标上。它确保评估回答了更复杂的战略问题：“我们是否构建了正确的产品？”
4. 实现持续进化：持续评估和监控创建了“智能体质量飞轮”。这是一种自我强化的系统，可以驱动持续的改进。

二、产品落地中的具体挑战

问题的解决很难一劳永逸，就像所有需要生命周期管理的产品一样，智能体也需要在迭代中不断优化和成长。

整理了我在具体项目实践中遇到的2个具体挑战和解决方案，希望提供一些思路。

反思环节的验收标准

在智能体运行的反思环节，需要模型判断上一步的产出是否符合要求，并做出继续下一步/重做/扩展新步骤的决策。

核心挑战：验收标准严格度的平衡

• 标准过于僵硬：陷入循环重做，任务永远无法完成
• 标准过于松散：反思失去意义

改进方向：根据每一步的任务要求动态注入验收标准，调整继续、重做、扩展3种决策的权重。

上下文检索的效果优化

核心挑战：检索结果相关性低

改进方向：

• 优化文档分块的粒度与重叠策略
• 使用模型动态生成更有针对性的检索Query，而非用字段硬拼接query

三、如果重新开始

如果可以重新开始，我会更早采取的措施：

1. 最小可行路径优先

不追求初期设计的完美性，而是：用最简单方式跑通端到端流程，先验证可行性，后优化产品设计和交互体验，允许初期的实现比较粗糙。

2. 尽早建立过程可观测性

智能体的运行尝尝包括多个节点和步骤，如果不能实现对过程的监控，会对问题的解决优化造成很大阻碍，尽早为你的智能体接入监控工具/平台，建立关键指标看板，记录每次变更的性能影响。

3. 建立评测基准

为自己的智能体定义成功标准和验收指标，避免主观判断，建立优化前后的可比性。