AI Agent避坑實戰：讓智能體少犯錯、不失控、靠譜幹活
吳岸城
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吳岸城
大模型越來越強，AI Agent正從"會聊天”走向"真幹活”，但Demo跑通只是開始：無限循環、幻覺與靜默失敗、上下文溢出、工具調用失控、多Agent級聯故障……都可能讓智能體從"聰明”變成"不靠譜”，帶來巨大損失。本書在剖析Agent框架的基礎上，詳細闡述Agent落地過程中最容易踩的坑，通過系統拆解執行編排、容錯恢復、安全邊界等Agent運行環節，結合VLM、農業機器人、CyberOps等實戰案例，讓讀者深入理解、掌握可複用的"避坑”工程方法；將相關知識內化於心，培養AI時代的工程素養。本書既適合Agent開發者、AI應用工程師，以及後端、架構、平臺和運維人員作爲案頭參考，也適合所有想使用Agent的讀者入門學習。
系統拆解 Agent 運行三大環節：執行編排、容錯恢復、安全邊界，從架構層面堵住失控漏洞 九種主流框架橫向對比：LangGraph 在複雜編排上的拓撲表達力、CrewAI 與 SWE-agent 的簡化路線，幫助團隊選型與設計工作流 六大常見崩潰模式與 SLO 指標：無限循環、上下文溢出、輸出格式失控、資源耗盡、級聯失敗、靜默失敗，並給出錯誤處理、重試、熔斷等對策；作者建議任務端到端成功率 SLO≥85% ，以量化方式衡量可靠性