Agent Engineering: A New Discipline" class="rich_pages wxw-img" data-ratio="0.75" data-type="other" data-w="760" style="width: 404px;height: 303px;" data-imgfileid="100012985">
最近，智能体圈又卷出了新高度——智能体（Agent）开发。
如果你玩过智能体开发，肯定懂那种"本地跑得飞起，上线秒变智障"的痛。传统写代码嘛，输入输出都是明确的，基本不会出幺蛾子。但智能体不一样啊，用户想说啥就说啥，系统的行为可能性简直是无限大。这既是它牛逼的地方，也是它翻车的根源。
过去3年，我们看着成千上万的团队在这个坑里摸爬滚打。那些真正把产品稳定上线的公司——比如 Clay、Vanta、LinkedIn、Cloudflare——都没有照搬传统开发那套。他们摸索出了一条新路：智能体工程。
什么是智能体工程？说人话
智能体工程其实就是一个不断迭代的过程，把那些"不太靠谱"的大模型系统，慢慢打磨成生产环境能用的稳定应用。核心就是一个循环：构建、测试、上线、观察、优化、重复。
划重点：上线不是终点，而是开始真正学习的时刻。
想让智能体真正靠谱，你必须知道它在生产环境里到底干了啥。这个循环转得越快，智能体就越稳。
我们发现，搞好智能体工程需要三种能力配合：
1. 产品思维——给智能体"立规矩"
包括：
写提示词（Prompt）来控制智能体的行为，这玩意儿可能有几百上千行，得有点文字功底 深挖业务本质，搞清楚智能体到底要完成什么任务 定评估标准，测试智能体有没有按要求干活
2. 工程能力——搭稳定的基础设施
包括：
给智能体造工具，让它能调用各种功能 开发用户界面，处理实时输出、中断这些交互细节 建运行环境，搞定持久化执行、人工介入、内存管理这些硬核活儿
3. 数据科学——盯着数据持续优化
包括：
建评估体系（评测、A/B测试、监控等）来量化智能体的表现 分析使用数据和错误，因为智能体的使用场景比传统软件复杂多了
谁在干这个活儿？
智能体工程不是什么新岗位，而是现有团队在开发这种"会思考、会适应、不太可控"的系统时，自然而然承担起来的一堆活儿。
实际工作中是这样的：
工程师和算法工程师写提示词、造工具、追踪智能体为啥这么调用、优化底层模型 平台工程师搭智能体基础设施，处理长时间运行和人工介入的流程 产品经理写提示词、定智能体范围，确保它在解决正确的问题 数据科学家衡量可靠性，找优化空间
这些团队都在快速迭代，经常看到工程师追完Bug后，把发现交给产品经理调提示词；或者产品经理发现能力不够，需要工程师开发新工具。大家都明白，真正让智能体稳下来的方法，就是盯着生产环境的表现，然后系统性地优化。
为啥现在开始卷智能体工程？
两个根本性的变化，让智能体工程成了刚需。
第一，大模型已经强到能处理复杂的多步骤任务了。
我们看到智能体开始接手整个工作流，而不只是单个任务。比如：
Clay 用智能体处理从找客户、个性化推广到更新CRM的全流程 LinkedIn 用智能体扫描海量人才库，给候选人排序，瞬间找到最合适的人
我们正在跨过一个门槛——智能体开始在生产环境创造实打实的商业价值了。
第二，这种能力带来了真实的不可预测性。
简单的大模型应用虽然也有点随机，但行为还算可控。智能体不一样，它们要跨多个步骤推理、调工具、根据上下文适应。让它有用的特性，也让它的行为完全不同于传统软件：
每个输入都是边缘情况。用户能用自然语言提任何要求，没有"正常输入"这回事。当你说"让它炫一点"或"按上次那样但要不一样"，智能体（跟人一样）可能有各种理解方式。
传统调试方法失效了。因为太多逻辑藏在模型内部，你必须检查每个决策、每次工具调用。提示词或配置改一点点，行为可能天翻地覆。
"能用"不是非黑即白的。智能体可能99.99%时间都正常，但偶尔就跑偏了。对于真正重要的问题，往往没有简单答案：智能体的调用对吗？工具用对了吗？理解了指令背后的意图吗？
把这些加起来——智能体在跑高影响力的工作流，但行为方式是传统软件搞不定的——这既是机会也是新领域的需求。智能体工程让我们能驾驭大模型的能力，同时搭建出生产环境真正靠得住的系统。
实际操作是什么样的？
智能体工程的玩法跟传统软件开发不一样。要做出可靠的智能体，上线是为了学习，而不是学完了才上线。
成功的团队都是这么干的：
第一步：构建
先设计智能体的基础架构。可能是带工具的简单大模型调用，也可能是复杂的多智能体系统。架构取决于需要多少确定性流程（工作流）和多少智能决策（大模型驱动）。
第二步：测你能想到的场景
针对示例场景测试，找出提示词、工具定义、流程中的明显问题。但跟传统软件不同，你没法预测用户会怎么用自然语言跟它聊。思路要转变，从"测透了再上"变成"测差不多，上线学真东西"。
第三步：上线看真实表现
一上线，马上就会遇到各种没想到的输入。每条生产环境的追踪都会告诉你，智能体实际需要处理什么。
第四步：盯着看
追踪每次交互，看完整对话、调用的每个工具，以及影响每个决策的具体上下文。在生产数据上跑评估，量化智能体质量——不管你关注的是准确率、延迟、用户满意度还是别的指标。
第五步：优化
找到失败的模式后，通过改提示词、调工具定义来优化。这是持续的过程，可以把有问题的案例加回测试集，防止回归。
第六步：重复
上线改进版，观察生产环境的变化。每个循环都会教你新东西——用户怎么跟智能体交互，可靠性在具体场景中到底意味着什么。
新标准已经出现
今天那些成功交付可靠智能体的团队，有一个共同点：他们不再试图在发布前把智能体搞完美，而是把生产环境当成最好的老师。
换句话说，追踪每个决策，大规模评估，几天内（而不是几个季度）就上线改进。
智能体工程的兴起，是因为机会摆在那里。智能体现在能处理以前需要人工判断的工作流，但前提是能让它们足够可靠到值得信任。
没有捷径，只有系统性的迭代。问题不是智能体工程会不会成为标准实践，而是团队能多快学会它，来释放智能体的潜力。
别急，国产AI的速度再次刷新了我们的认知。
这波智能体工程的浪潮才刚开始，工具和方法论都在快速演进。抓住这个机会，建立你的第一个智能体工程实践，体验一下让AI变靠谱的快乐吧！