资深 AI 工程师总结：以失败检测为核心的 6 层生产级 Agent 架构
MaryamMiradi · x · 2026-09-09
Maryam Miradi 分享她构建可度量、可追踪、可恢复的生产级 AI Agent 的分层架构，核心问题是：系统能否检测失败、解释失败、从中恢复并防止复发。
- 基础栈：先选定一个主 agent 框架再做 evals/追踪/恢复；一开始就定义类型化 state、工具 schema、agent 边界与 MCP 接口；保持模型可替换不锁定单一厂商。推荐 Claude Code 做实现，LangGraph/Pydantic AI/Google ADK 做运行时，MCP 做标准工具接入。
- 评估：先定义成功标准，再调 prompt 或模型；同时测试最终答案与中间 agent 行为。
- 文中继续展开失败检测、恢复等后续层级（原文截断），整体思路是以「失败必然会发生的假设」来反向设计生产系统。
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