打造智能体AI系统的最佳实践

在构建用于分析客户反馈的智能体AI系统时，一个两层代理模型被证明是最有效的。该模型由一个负责维护对话上下文的主代理和多个执行单一、具体任务的无状态子代理组成。成功的关键在于严格遵循几项核心原则：将复杂任务分解为更小的、可并行的部分；使用结构化的通信协议；根据能力或领域使代理专业化；以及实施可靠的上下文管理、错误处理和监控策略。最终，一个可扩展且可靠的系统依赖于保持子代理的无状态性、明确的任务边界和快速失败机制。

两层代理模型是关键

复杂的代理层级结构往往会失败，而一个简单的两层结构是稳定运行的理想选择。

    • 主代理 (Primary Agents): 负责处理对话、理解上下文、分解任务并与用户沟通。它们如同项目经理，负责协调而不执行具体工作。
    • 子代理 (Subagents): 专注于做好一件事。它们接收任务、完成并返回结果，不保留任何记忆或上下文。

这种结构将协调工作与执行工作完全分开，主代理负责所有编排，从而保持了系统的简洁性。

保持子代理无状态：最重要的规则

每一次对子代理的调用都应该像调用一个纯函数：相同的输入总是产生相同的输出。子代理不应共享内存或保留对话历史。

这种看似受限的设计，却带来了巨大的好处：可并行执行、行为可预测、易于测试和简单的缓存机制。

子代理之间的通信应是无状态的，仅包含完成任务所需的信息，如任务描述、数据和输出格式要求。返回的结果也应是结构化的，包含状态、结果数据和元数据（如处理时间）。

任务分解：如何拆分工作

有效的任务分解有两种主要策略，可以根据任务依赖性混合使用。

    • 垂直分解 (Sequential): 用于处理有先后顺序的任务。例如，分析竞争对手定价可以分解为：1. 收集数据 → 2. 提取信息 → 3. 计算成本 → 4. 生成对比报告。
    • 水平分解 (Parallel): 用于处理可同时进行的独立任务。例如，研究五个竞争对手可以同时分配给五个不同的代理。

在实际应用中，混合使用这两种策略非常有效。例如，可以先并行处理反馈（分类、情感分析），然后串行整合结果（分组、排序、生成报告）。

高效的通信协议

代理之间的沟通必须是结构化和明确的，避免任何模糊性。

  • 主代理 → 子代理的指令应包含:

      • 清晰的目标: 例如，“查找所有提及‘加载缓慢’的反馈”。
      • 限定的上下文: 例如，“仅限过去30天内的数据”。
      • 输出规范: 例如，“以JSON格式返回，包含ID、文本和用户字段”。
      • 约束条件: 例如，“最多100条结果，5秒后超时”。

  • 子代理 → 主代理的响应应包含:

      • 状态: 完成、部分完成或失败。
      • 结果: 实际产出的数据。
      • 元数据: 如处理时间、置信度等。
      • 建议: 如后续任务、警告或局限性说明。

代理的专业化模式

过度专业化会增加复杂性，通常只需几种核心类型的代理。

    • 按能力划分: 研究代理、分析代理、创意代理、验证代理。
    • 按领域划分: 法律代理、金融代理、技术代理。
    • 按模型划分: 使用不同AI模型（如快速型、深度型、多模态型）的代理，以平衡成本和性能。

从十几个代理类型精简到六个核心代理，每个代理都专注于一个核心功能，效果更好。

实际应用的编排模式

95%的场景都可以通过以下四种模式来处理。

    • 序贯管道 (Sequential Pipeline): 一个代理的输出是下一个代理的输入。适用于多步骤流程，如数据收集 → 分析 → 格式化 → 交付。
    • MapReduce模式 (MapReduce Pattern): 将工作拆分给多个代理并行处理，然后将结果汇总。这是大规模数据分析（如处理上千条用户反馈）的首选模式。
    • 共识模式 (Consensus Pattern): 多个代理解决同一个问题，然后对答案进行比较或投票。适用于需要高准确性的关键决策，如重要的情感分析。
    • 层级委托 (Hierarchical Delegation): 主代理委托给子代理，子代理再委托给下一级。理论上可行，但实践中会成为调试的噩梦。建议尽量坚持两层结构。

如何简洁地管理上下文

传递给子代理的上下文越少越好，这能确保其行为更加可预测。

    • 完全隔离: 子代理只接收具体任务信息。这是80%情况下的最佳选择。
    • 过滤上下文: 子代理获得经过筛选的相关背景信息。
    • 窗口化上下文: 子代理获得最近的N条消息。应谨慎使用，容易引发问题。

传递上下文时，应使用明确的摘要或结构化数据，而不是传递整个对话历史，这不仅能节约成本，还能减少混乱。

真正有效的错误处理

代理会频繁失败，因此必须建立稳健的错误处理机制。

  • 优雅降级链:

      • 子代理失败 → 主代理尝试自己完成任务。
      • 仍然失败 → 尝试使用不同的子代理。
      • 仍然失败 → 返回部分已完成的结果。
      • 仍然失败 → 请求用户提供更清晰的指令。

  • 重试策略:

      • 对网络故障进行立即重试。
      • 对任务不明确的情况，用重新措辞的提示进行重试。
      • 对模型能力不足的问题，用不同的模型重试。

    即使失败，也应返回有用的信息，如失败类型、部分结果和建议操作。

    核心原则与常见陷阱

    构建可靠的代理系统，需要遵循一些关键原则并避开常见误区。

      • 默认无状态: 子代理应是纯函数。
      • 边界清晰: 任务定义和成功标准必须明确。
      • 快速失败: 快速检测故障并从中恢复。
      • 执行可观察: 追踪所有操作，了解系统内部情况。
      • 可组合设计: 使用小而专注的代理，并让它们易于组合。

    必须避免的陷阱:

      • “智能代理”陷阱: 不要试图让代理“自己想办法”，指令必须明确。
      • 状态蔓延: 避免为图方便而给子代理增加“一点点”状态，这最终会导致系统崩溃。
      • 深度层级: 超过两层的代理结构会使调试变得极其困难。
      • 上下文爆炸: 将整个对话历史传递给每个代理会消耗大量资源且毫无必要。
      • 追求完美代理: 不要试图让一个代理处理所有边缘情况，而是创建更多专业化的代理。