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案例研究

搭建一个带护栏的 Agent 工作流实验室

一个在进入客户项目之前,用来测试 Agent 流程、trace 与评估回路的内部实验室。

对象
内部研发
角色
研究工程师
周期
持续中
发布时间
2026-02-20
TypeScript
MDX
Node.js
Automation

背景

工作从哪里开始

Agent 实验很有价值,但每个原型都有自己的结构和自己的失败方式。

问题

真正需要改变的是什么

不同 Agent 原型难以比较,因为行为模式各不相同,也缺乏共同的评估形状。

约束

是什么塑造了解法

  • 保持运行时复杂度低
  • 记录足够的上下文以比较失败
  • 不要把实验回路误当成生产系统

过程

我是怎么推进它的

  1. 把实验拆成小型工作流单元。
  2. 记录 prompts、outputs 与 failure modes。
  3. 为每条路径加入质量检查。
  4. 刻意保持运行时简单。

方案

最终交付了什么

通过窄内容模型与可测试的工作流边界,让实验之间可以比较,而不再靠猜测。

结果 / 影响

最后改变了什么

有用的 Agent 模式可以更快迭代,也少花时间去解开原型漂移。

在进入客户工作前,Agent 行为更容易被比较和判断。

复盘

我学到了什么

  • 在 Agent 回路扩张前,先把评估形状设计好。
  • 在早期实验里,简单 trace 往往胜过聪明抽象。

关联项目

Agent 工作流实验室

一组本地 Agent 实验,用来验证研究、编码、评估与交付回路。

查看项目

涉及服务

Agent 工作流设计
AI 应用原型设计
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