AI Agent避坑實戰：讓智能體少犯錯、不失控、靠譜幹活
吳岸城
- 出版商: 電子工業
- 出版日期: 2026-09-01
- 售價: $594
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 278
- ISBN: 7121535939
- ISBN-13: 9787121535932
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Large language model
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商品描述
大模型越來越強，AI Agent已從“會聊天”走向“真 幹活”，但Demo跑通僅僅是 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”，甚至 帶來實際損失。 本書在剖析Agent框架的 基礎上，系統拆解執行編排 、容錯恢覆、安全邊界等關 鍵運行環節，深入分析 Agent落地中常見且易被忽 視的工程陷阱，並結合VLM 、農業機器人、CyberOps 等實戰案例，總結可覆用的 “避坑”方法，幫助讀者讓 Agent少犯錯、不失控、靠 譜幹活，並將相關工程原則 與思路內化為AI時代的工程 素養。 本書既可作為Agent開發 者、AI應用工程師及後端、 架構、平臺、運維人員的實 踐手冊，也適合希望真正理 解並使用AI Agent的讀者。
作者簡介
吳岸城， AI架構師，擁有20年人工智能與大數據領域研發經驗。專註於智能裝備、邊緣計算與多智能體系統架構設計， 農業機器人與智能體系統研發，成功將大模型技術落地於無人裝備作業場景。曾組建並領導多支技術團隊， 多項核心技術架構與算法設計，負責從1.3B至63B參數規模的大模型訓練研發工作，構建合適的強化學習框架提升模型性能。在智能對話、內容推薦、知識圖譜等方向有深厚積累，擅長將覆雜AI技術與實際業務場景深度融合，實現技術價值轉化。
目錄大綱
第1章 Agent的“ 次”危機
1.1 一個真實的失敗案例
1.2 生產環境的 課：什麼會出錯
API調用的失敗維度
工具調用的失敗場景
狀態管理的失敗陷阱
1.3 Agent系統崩潰的六大模式
模式一：無限循環
模式二：上下文溢出
模式三：輸出格式失控
模式四：資源耗盡
模式五：級聯失敗
模式六：靜默失敗
1.4 為什麼Demo總是成功，而生產總是失敗
差異一：輸入的可控性
差異二：規模的量級
差異三：時間維度
差異四：錯誤的代價
差異五：可見性的要求
1.5 從失敗中學習：建立正確的Agent認知
認知一：Agent不是魔法，是工程
認知二：不確定性是常態，而非異常
認知三：穩定性是設計出來的，不是測出來的
認知四：失敗是 的老師
認知五：建立生產環境思維要從 天開始
第2章 理解Agent系統
2.1 什麼是Agent：從“會說話”到“會做事”
2.2 小閉環：Perception→Reasoning→Action→Observation
2.3 控制流與數據流：Agent架構的兩個維度
2.4 單Agent系統與多Agent系統的本質區別
2.5 Agent的分層架構
2.6 統一看待主流框架的架構位置
2.7 Agent不是prompt：為什麼必須有運行時
第3章 讓Agent動起來：執行編排的全景圖
3.1 從Demo到生產的死亡之谷
3.2 拆解的藝術：從模糊意圖到可執行單元
三種分解範式
分解粒度的權衡
Plan-and-Execute vs ReAct
3.3 執行拓撲：串聯、並聯與有向無環圖
Anthropic的五種工作流模式
LangGraph的執行語義： DAG
AutoGen的四種編排模式
DAG模式的工程優勢
九大框架執行模型能力矩陣
3.4 調度的權衡：優先級、依賴與資源博弈
依賴感知調度
動態優先級調整
資源約束下的調度
級聯路由：用便宜模型省錢
3.5 重試的陷阱：那些看起來簡單卻致命的代碼
基本重試模式
五個致命陷阱
自我糾正的局限
ReliabilityBench的發現
3.6 優雅降級：系統斷裂時的 防線
多提供商故障轉移鏈
四層降級策略
成本感知的自動降級
熔斷器：降級的前提條件
3.7 熔斷與限流：為失控的系統拉下電閘
限流：從微觀到宏觀
分層限流策略
雷群效應與抖動
批處理與prompt壓縮
3.8 動態調度：當計劃遇上現實
靜態vs動態：核心挑戰
運行時重規劃
COPPER：共享反思器
“智能體越多死得越快”
Mission Keeper：防止目標漂移
自帶重規劃能力的調度器框架
3.9 馴服不確定性：在概率的世界裏建造確定性
非確定性的本質
temperature的實踐選擇
結構化輸出：概率世界中的確定性錨點
5層輸出解析恢覆流水線
信心度路由：知道何時求助
人在回路：在不確定中尋找確定
多Agent投票：拜占庭容錯的Agent版本
第4章 讓任務跑到底：執行可靠性的工程實踐
4.1 Agent失敗：是編排而不是模型問題
從編排到穩定性的進階之路
五層Agent可靠性體系
4.2 錯誤的 性原理：並非所有錯誤都值得處理
15種Agent故障的完整圖譜
可恢覆錯誤vs不可恢覆錯誤
Agent錯誤的概率性本質
分層錯誤處理框架
4.3 時間的邊界：超時、中斷與優雅恢覆
LLM調用的時間成本
三種超時策略
取消令牌與中斷傳播
可中斷Agent的設計原則
心跳與續約機制
Kubernetes中的Agent生命周期
4.4 不朽的狀態：如何讓任務從斷點重生
讓人沮喪的失敗模式
LangGraph的檢查點系統
檢查點設計的核心權衡
生產中的檢查點實踐
Eunomia：進程級檢查點/恢覆
基於檢查點的斷點續跑框架
4.5 冪等性悖論：AI Agent 、一次性執行
為什麼Agent冪等性這麼難
“準冪等”的實用策略
分層冪等性實現
4.6 撤回的藝術：當Agent犯下無法撤銷的錯誤
從數據庫到Agent：補償事務的遷移
Saga模式
事務性沙箱
Agent系統中的撤銷挑戰
設計可補償操作的四項原則
Saga補償事務框架
Saga補償執行流程
4.7 馬拉松選手：長時任務的生命周期工程
有狀態工作空間的本質
上下文窗口管理：Agent的呼吸系統
token預算管理
長時任務的生命周期階段
心跳、續約與優雅關停
經驗反思學習
4.8 健康儀表盤：如何知道你的Agent是否真的可靠
可觀測性工具對比
SLI/SLO定義建議
可靠性層級金字塔
Agent健康度檢查框架
第5章 調試與排查實戰
5.1 Agent調試的特殊性
非確定性：幽靈般的bug
長時序執行：失焦的調用鏈
級聯錯誤：雪崩效應
靜默失敗：健康的假象
多Agent系統的非線性覆雜度
記憶汙染：看不見的
主流框架的
