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为什么构建 AI agent 的工程量往往比想象的大?

发布日期:2025-08-14 14:27:36 浏览次数: 1531
作者:今天搬了什么砖

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AI agent看似简单,实则暗藏工程陷阱,本文揭秘从原型到产品的十大挑战。

核心内容:
1. 需求模糊性与工程化鸿沟:从demo到生产环境的巨大跨越
2. 工具集成与测试难题:API适配、非确定性行为等隐藏成本
3. 长期运维挑战:安全合规、团队组建与持续维护成本

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

目录:

一、 需求模糊性与“从原型到产品”的鸿沟

二、 工具与外部系统集成成本被低估

三、 测试与验证的难题:非确定性行为带来的成本

四、 安全、合规与伦理要求不容忽视

五、 运维与“AgentOps”是新的长期成本中心

六、 组织与人才的挑战:跨学科团队难以组建

七、 长期演进与维护:模型、知识库与上下文窗口的管理

八、 现实世界的长尾问题:边界条件比想象多得多

九、 成本结构:算力、带宽与费用可持续性

十、 实践建议(落地落实的工程与组织动作)

近两年“agent”(或称“agentic AI”“自主型/代理式 AI”)的兴起,把自动执行多步任务、调用工具、与外部系统交互的能力变成了技术界和产业界的新热点。很多产品经理、创业者和部分工程师看到 demo 后会产生一种印象:只要把大模型接上几个 API、写点 prompt,就能快速把 agent 推向生产;但现实往往不是这样 —— 真正把 agent 做稳、做用、做得可维护,工程量远超预期。本文初步分析了可能的原因。

一、需求模糊性与“从原型到产品”的鸿沟

很多团队在早期通过交互式 demo(notebooks、Playground、demo app)验证 agent 的概念性可行性,但生产环境常常要求高可用、低延迟、审计链路、权限控制、回滚策略等工程属性。这些属性在原型阶段被忽略或简化,导致当进入工程化时出现大量工作量:

·需求膨胀与边界不清:agent 在不同场景下需要不同的工具接入、不同的权限、不同的失败处理策略,边界设计复杂。

·可观测性要求增加:需要记录每一步决策、调用的工具、上下文状态、用户输入与 agent 输出,便于审计与回溯,这意味着设计额外的日志/trace 层与存储策略。

权威分析指出,agent 的“自治”能力要和企业对安全、合规与审计的需求对齐,常常带来显著的工程化工作量。

 

二、工具与外部系统集成成本被低估

所谓 agent,就是“会用工具的模型”。这听起来简单,但实际要把 agent 稳定地接入数据库、搜索、浏览器自动化、企业内部 API、第三方 SaaS,以及自定义内部服务,需要处理:

·API 适配(鉴权、速率限制、失败重试、幂等性)

·数据格式与清洗(把外部结构化/非结构化数据整理为 agent 可理解的形式)

·事务边界与一致性(跨系统操作如何保证回滚或补偿)

·安全策略(密钥管理、最小权限、访问审计)

OpenAI、LangChain 等生态虽然提供了“工具调用”接口与模板,但这些只是起点;把这些能力健壮地嵌入企业架构,仍需大量工程实现。企业案例与工程博客多次强调“工具接入与编排”是 agent 生产化的主要障碍之一。

三、测试与验证的难题:非确定性行为带来的成本

传统软件可以通过单元测试、集成测试和端到端测试较精确验收功能正确性;但对基于 LLM 的 agent,模型输出存在概率性、上下文敏感与不可解释性,这使测试变得更复杂:

·测试用例的广度:需要覆盖大量自然语言表述、输入变体与异常路径,单靠静态测试用例难以覆盖长尾。

·回归与漂移:模型更新、后端工具变更或外部数据变化都可能导致行为漂移,需持续的回归测试与线上 A/B/安全门控。

·模拟真实环境:某些 agent 与人交互或需对真实世界事件做判断,构造高保真模拟环境成本高。

研究与从业报告指出,要实现可靠的 agent,需要新型的测试方法(如基于场景的长期验收、对抗测试、在线金丝雀发布等),这些都会拉长开发与维护周期。

 

四、安全、合规与伦理要求不容忽视

当 agent 可以替人下单、修改客户数据、执行脚本或给出建议时,企业与监管机关会要求强审计、安全沙箱、可拒绝/回滚机制,以及对潜在有害输出的防范措施。要满足这些要求,需要做很多工作:

·设计权限与审批流程(谁能让 agent 做什么)

·引入脱敏与审查流程(避免泄露 PII 或企业机密)

·借助安全过滤、校验器、二次确认机制来抑制“危险行动”

·合规记录与监管对接(金融、医疗等行业尤甚)

Deloitte 与 McKinsey 的行业报告都指出,尽管 agent 能提升效率,但“自治”程度在大规模行业采纳前必须满足严格的风险控制,这意味着额外的人力与工程资源投入。

五、运维与“AgentOps”是新的长期成本中心

传统的 DevOps 已经不够:agent 需要持续监控其决策质量、调用量、token 消耗、工具调用成功率、滥用检测等。行业实践甚至提出“AgentOps”或“LLMOps”作为专门职能:

·持续监控模型性能指标(准确度、相关性、风险指标)

·成本控制(模型推理成本、并发/吞吐优化、缓存策略)

·模型/策略回滚与灰度发布机制

·数据收集与在线学习/微调流程以修正行为偏差

多篇实践文章和顾问报告都强调,长期运行 agent 的成本(人员、算力、监控)往往超过初期开发成本,且是一个持续的投入。

六、组织与人才的挑战:跨学科团队难以组建

构建高质量 agent 需要跨学科能力的结合:LLM 研究与 prompt 设计、后端工程、SRE、数据工程、产品/流程设计、合规/法律、可用性测试等。实际遇到的问题包括:

·招聘与培养“AI-native”工程师成本高且周期长。

·组织沟通成本:安全、法务与产品之间的审批与折中会拖慢迭代节奏。

·新角色需求(例如 AgentOps、AI 安全工程师、prompt 审计员)带来长期人力配置压力。

JetBrains 等企业评论也指出,尽管 AI 工具能提升个体开发效率,但总体系统复杂性与技术债务会转移成新的团队协作与治理成本。

 

七、长期演进与维护:模型、知识库与上下文窗口的管理

Agent 常依赖知识库、记忆模块和长期上下文以完成复杂任务。维护这些内容需要考虑:

·知识更新策略(静态索引 vs. 实时检索)

·上下文长度与检索召回策略(如何把有限的 token 上下文映射成有效检索片段)

·知识一致性与错误纠正机制(谁负责纠正 agent 给出的错误知识)

这些并非一次性工程,而是持续的产品级工作,会在 agent 使用过程中不断增加工程量与流程开销。企业案例显示,知识维护往往成为长期成本中心。

 

八、现实世界的长尾问题:边界条件比想象多得多

任何面向真实用户的系统都需要处理长尾:模糊的用户意图、恶意输入、特殊地区/行业风俗、稀有组合的输入输出路径等。Agent 的多步骤决策放大了长尾带来的问题:一个罕见输入可能在决策链条的某个节点触发错误,导致连锁反应。这就要求:

·更严格的异常检测与补救策略

·更大量的真实世界数据用于测试与微调

·可解释性与回溯工具以定位问题根源

这些防护机制在原型中可能不存在或很薄弱,一旦加上就会显著增加工程量和迭代时间。

九、成本结构:算力、带宽与费用可持续性

Agent 通常需要频繁调用大模型、检索器、外部工具,这会带来持续的算力与调用费用。工程上需要优化成本:

·在边缘/本地做缓存与轻量化推理,非关键路径采用小模型

·设计 token 控制、输出压缩与分层调用策略

·使用异步与批处理降低延迟与成本峰值

如果忽视这些,短期 Proof-of-Concept 可能看起来便宜,但长期运维费用会快速膨胀。多家公司与顾问报告提示,成本管理是 agent 项目能否持续的关键。

十、实践建议(落地落实的工程与组织动作)

1.从需求层开始画清边界:用“能力矩阵”明确 agent 可以做什么、必须有人工复核的点、绝对不能做的事。

2.早期就设计可观测性与审计:把 trace、日志、决策快照当作核心产出之一,而不是事后补。

3.分层架构:把“决策逻辑”“工具适配”“安全审查”“上下文检索”拆成清晰层,用契约保证模块间调用安全。

4.建立 AgentOps 团队与试点流程:设定 SLAs、监控指标与金丝雀发布策略。

5.成本治理机制:token/推理预算、工具调用配额、自动降级策略。

6.长期知识维护计划:明确知识源、更新频次与纠错流程。

7.合规与法律预研:尤其是金融、医疗等领域,提前与合规/法务沟通,设计可审计路径。

这些步骤可以把“隐藏工作”显性化,从而把工程量放入可计划的迭代节奏中,降低后期的突然爆发式工作。

总结:把“惊讶”变成“可管理”的现实

Agent 的能力令人振奋,但把能力转化为安全、可维护、经济可持续的产品,需要跨技术、跨组织并长期投入。研究报告与行业分析一再提示:agent 的产业化不是简单的“把模型接到 API”,而是把模型嵌入到复杂的软件工程、运维、安全与治理体系中。认清这些工程面向与长期成本,规划好资源、团队与阶段性交付,可以把“工程量大”从惊讶转为可管理的现实。

 

参考文档:

·OpenAI — New tools for building agents. (https://openai.com/index/new-tools-for-building-agents/?utm_source=chatgpt.com)

·Deloitte — Autonomous generative AI agents: Under development. (https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-and-telecom-predictions/2025/autonomous-generative-ai-agents-still-under-development.html?utm_source=chatgpt.com)

·McKinsey — AI in the workplace (2025 report). (https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work?utm_source=chatgpt.com)

·ArXiv — Challenges and Paths Towards AI for Software Engineering (2025). (https://arxiv.org/html/2503.22625v1?utm_source=chatgpt.com)

·Ali Arsanjani — Key challenges in deploying agents in production. (https://dr-arsanjani.medium.com/taking-agents-to-production-is-non-trivial-8c1f9aacc12f?utm_source=chatgpt.com)

 

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