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
- 把实验拆成小型工作流单元。
- 记录 prompts、outputs 与 failure modes。
- 为每条路径加入质量检查。
- 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。