Cohere：如何应对Agent落地的5大挑战

AI Agent正在从Demo向真实场景迈进，它们能自动化处理工作流、辅助决策，甚至与外部工具交互。然而，将这些智能体部署到真实的生产环境并非易事，可靠性、性能和准确性常常面临严峻考验。当下在Agent设计上打好基础，关乎未来能否构建出真正可靠、安全的自主系统。

Cohere团队基于自身实践经验，总结了开发者在打造AI Agent时最常遇到的五种挑战，并给出了切实可行的应对策略。这些建议将对于我们在构建可靠、更具扩展性的Agent带来一些帮助。

1. 管好工具箱：应对集成挑战

AI Agent的能力越强，往往意味着它需要调用的工具越多，管理这些工具的访问与使用也就越棘手。每增加一个工具，就可能引入新的故障点、安全隐患和性能瓶颈。要确保Agent稳定运行，就必须让它恰当使用工具，并且能在工具失灵时妥善处理。

怎么办？ 为你的Agent工具箱里的每件工具都制定精确的“说明书”：明确何时调用、参数范围、预期输出，最好附上清晰示例。建立验证逻辑来强制执行这些规范。宁缺毋滥，从一小批定义清晰的工具开始，逐步扩展，好过一开始就面对一堆模糊不清的选择。持续监控工具的使用情况，能帮你识别哪些工具效果最好，哪些定义需要优化。

2. 把控方向盘：管理推理与决策

AI Agent的核心挑战之一在于保证决策的稳定性和可靠性。它们不像传统软件那样遵循明确的规则，而是需要解读用户意图、进行复杂推理，并基于概率做出判断。这种不确定性，使得预测和控制Agent在不同情境下的反应变得困难，尤其是在需要精准决策的商业场景中。

怎么办？ 引入结构化的提示方法，比如ReAct框架，为Agent的思考过程提供“脚手架”。同时，设置清晰的“护栏”（Guardrails）和验证检查点，确保输出结果不“脱轨”。像Langchain和Llama Index这类工具，也能帮助实现更有序的行动路径。

别忘了调整LLM的“温度”（Temperature）参数。这个设置控制着模型输出的随机性。低温度（接近0）带来的是精确、可预测的结果，适合需要稳定性的任务；高温度（接近1）则引入更多变化和创意。在0到1之间调整，就是在“严谨”与“发散”之间寻找平衡。根据Cohere的经验，对于AI Agent的调用场景，0到0.3的温度通常效果最佳——越需要精确和可预测，温度就该设得越低。

3. 穿针引线：处理多步骤流程与上下文

复杂的业务流程常常要求Agent在跨越多个步骤和多次交互时，始终保持对上下文信息的记忆。流程越长越复杂，管理状态、处理中途错误、维持对话连贯性的难度就越大。Agent必须能追踪进度，理解步骤间的依赖关系，并在任何环节出现意外时，都能平稳应对。

怎么办？ 关键在于建立强大的状态管理系统，并在多步骤流程中设置清晰的验证节点。为复杂工作流的每一步都预设周全的异常处理逻辑，并设计好备用方案（Fallback），以防Agent遇到意外情况。

举个例子： 假设一个处理抵押贷款申请的Agent需要获取信用报告。它会先尝试联系Experian，如果失败，再试Equifax，然后是TransUnion。如果三家都失败了，它会查找过去90天内最近的可用报告。若还找不到，就将任务转交给贷款专员手动处理。如果在任何一步获取到的报告格式不符合预期，Agent会立刻将结果标记并转交人工审核。

除了错误处理和备用计划，还要确保工作流程文档清晰，并实施日志系统来追踪多步骤任务的进展。这种结构化的方法能保证Agent即使遇到中断，也能维持上下文并有效恢复。

4. 拨开迷雾：控制幻觉与确保准确性

AI Agent有时会“一本正经地胡说八道”——生成看似合理但实际上错误的信息（即“幻觉”），尤其是在处理复杂查询或信息不全时。在企业或公共服务等对准确性要求极高的领域，这无疑是巨大的风险。当Agent的决策影响到业务运营、客户互动或公共服务时，这个问题尤为突出。

怎么办？ 通过严格的验证系统来对抗幻觉。利用可靠的数据源进行“事实核查”（Grounding）和引用标注。使用JSON等结构化数据格式来限定响应的模式，减少自由发挥的空间。对于关键决策，嵌入人工审核环节。创建全面的测试用例，专门用来捕捉潜在的幻觉。定期监控和记录Agent的输出，有助于发现不准确的模式，并据此改进系统。可以考虑引入置信度评分，设定阈值，当Agent的把握不足时，自动升级给人工处理。

5. 规模化之路：应对性能挑战

将在开发环境中运行良好的AI Agent部署到高流量的生产环境，会遇到一系列新的工程和运维难题。工具超时、API调用失败、错误的响应格式、模型服务和推理的资源瓶颈……这些问题在请求量增大时，都可能导致系统性能急剧下降。

怎么办？（一些快速见效的修复策略）

• 增强韧性： 在每个工具集成点实施健壮的错误处理机制，使用“断路器”（Circuit Breakers）模式防止故障扩散。为失败的工具调用设置重试逻辑。
• 优化资源： 维护响应缓存，减少对模型的不必要重复调用。实施队列管理系统，合理控制模型调用和工具使用的速率，平稳处理并发请求。
• 保持透明与监控： 如果流程中有人工审核环节，确保模型输出包含引用来源，便于核实。部署LLMOps或其他监控工具，重点关注常见的故障模式，如工具超时率、规模化部署后的模型响应准确率、系统在高负载下的延迟等。这些数据能帮你提前发现瓶颈，及时调整速率限制和扩展策略，避免影响用户体验。

小结

Agent应用有望成为最热的LLM应用模式，但要构建出能在现实世界中可靠、可扩展且高效运行的AI Agent，远不止是部署一个大型语言模型那么简单。从管理工具集成、规范推理过程，到处理复杂流程、抑制幻觉，每一个环节都存在独特的挑战，需要系统性地解决。通过实施强大的验证机制、运用结构化交互技术、并内置周全的故障应对措施，才能显著提升AI Agent的性能和可靠性，让它们真正成为得力助手。

参考原文： https://cohere.com/blog/building-ai-agents