AI Agent避坑实战：让智能体少犯错、不失控、靠谱干活
吴岸城
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吴岸城
大模型越来越强，AI Agent正从"会聊天”走向"真干活”，但Demo跑通只是开始：无限循环、幻觉与静默失败、上下文溢出、工具调用失控、多Agent级联故障……都可能让智能体从"聪明”变成"不靠谱”，带来巨大损失。本书在剖析Agent框架的基础上，详细阐述Agent落地过程中最容易踩的坑，通过系统拆解执行编排、容错恢复、安全边界等Agent运行环节，结合VLM、农业机器人、CyberOps等实战案例，让读者深入理解、掌握可复用的"避坑”工程方法；将相关知识内化于心，培养AI时代的工程素养。本书既适合Agent开发者、AI应用工程师，以及后端、架构、平台和运维人员作为案头参考，也适合所有想使用Agent的读者入门学习。
系统拆解 Agent 运行三大环节：执行编排、容错恢复、安全边界，从架构层面堵住失控漏洞 九种主流框架横向对比：LangGraph 在复杂编排上的拓扑表达力、CrewAI 与 SWE-agent 的简化路线，帮助团队选型与设计工作流 六大常见崩溃模式与 SLO 指标：无限循环、上下文溢出、输出格式失控、资源耗尽、级联失败、静默失败，并给出错误处理、重试、熔断等对策；作者建议任务端到端成功率 SLO≥85% ，以量化方式衡量可靠性