AI Agent 落地实践：模型能力 vs 工程稳定性

在实际落地的 AI Agent 系统中，什么才是真正决定成败的关键？

一个常见的误区

现在大部分人认为：只要模型够强、链路够复杂、整一套花里胡哨的 Agent 框架，系统就能跑起来。

但真落地你会发现，思路其实得反过来。

把 AI 当成黑盒函数

把 AI 当成一个能力还行但并不可靠的黑盒函数就够了，它不该是主角。

真正决定系统能不能稳跑的，全是老工程问题：

1. 输入输出管控

• 什么能进、什么直接拒，要有明确的准入策略
• 输出格式字段一个都不能乱，必须严格校验
• 异常输入的处理策略要提前定义

2. 可观测性

• 日志要全，什么请求、什么参数、什么结果
• 监控要齐，QPS、延迟、错误率实时可见
• 链路追踪要清晰，慢在哪、挂在哪一眼能看出来

3. 稳定性设计

• 延迟盯 P95、P99，不能只看平均值
• 超时、降级、兜底都得提前想好
• 按”随时可能慢、可能挂的外部服务”来设计

为什么很多 Agent 项目翻车？

很多 Agent 项目翻车根本不是模型不行，而是：

• 把 AI 当成了系统本身，没有边界控制
• 忽视了工程基础，追求”智能”而忽视”可靠”
• 没有考虑失败场景，一旦 AI 输出异常就整个链路崩溃

真正能跑在生产里的系统，AI 往往只是一个被框得死死、看得清清楚楚的普通模块。

拼的是什么？

拼的从来不是 AI 多聪明，而是工程底子多硬。

• 边界是否清晰？
• 异常是否可控？
• 故障是否可恢复？
• 运维是否友好？

这些都是传统软件工程的问题，但在 AI 时代变得更加重要——因为 AI 的不确定性比传统服务更高。

给实践者的建议

如果你正在构建 AI Agent 系统：

1. 先假设 AI 会出错，设计好降级策略
2. 把 AI 当成外部服务，做好超时、重试、熔断
3. 投资可观测性，没有日志和监控的系统是盲飞的
4. 从简单开始，不要一开始就追求复杂的 Agent 框架

总结

模型能力决定了系统的上限，但工程稳定性决定了系统能不能落地。

在 AI Agent 的建设中，与其追求更强大的模型，不如先把基础工程做扎实。一个能稳定运行的简单系统，远比一个经常崩溃的”智能”系统更有价值。