研报正文总结
本文探讨了构建 AI 代理的模式,涵盖了从设计、架构到评估和安全的各个方面。文章首先强调了从白板上的功能列表到可工作的代理架构的转变,建议将功能分组并创建专门的代理,以实现更专注的工具集和更好的可维护性。其次,文章讨论了动态代理和人类参与式设计,以适应不同的用户需求和风险场景。接着,文章深入探讨了代理上下文工程的艺术和科学,包括并行化、共享上下文、避免上下文故障模式、压缩上下文和将错误反馈到上下文中。然后,文章介绍了评估代理响应的模式,包括列出故障模式、关键业务指标、跨参考故障模式和成功指标、迭代评估、创建评估测试套件、让领域专家标记数据、从生产数据中创建数据集和评估生产数据。最后,文章讨论了代理安全,包括防止致命三元组、沙盒代码执行、粒度代理访问控制和代理约束,以应对不断演变的安全威胁。文章预测,未来几年模型将继续改进,模拟、代理学习和合成评估将成为更常见的模式,AI 工程学科将更加普及,知识和最佳实践将迅速传播。