职业 agent 开发者:最难的不是模型,是失败路径与交接
jakes_takes_ · reddit · 2026-10-02
一位以开发 AI agent 为业的 Reddit 用户发长文,指出线上演示与真实落地之间的鸿沟越来越大,并给出实战方法论:
- 模型已不是难点:难点在数据、失败行为和交接。可一周内 demo 出来的东西,不等于能上生产。
- 自动化可行性四问:任务是否每周运行数次、输入格式是否稳定、步骤能否一页写清无歧义、能否当天判断输出对错——三个「否」就不是自动化项目,而是流程项目。
- 先建失败路径:上线前必做三件事——入口校验(拒收格式错误输入而非猜测)、显式逃生口(卡住时停下来标记人类而不是即兴发挥)、完整决策日志(半夜也能复盘)。会让 agent 显得「变笨」,但可用性大幅提升;安静地错两周比第一天大声失败更糟。
- 真实流程 ≠ 口述流程:坐在干活的人旁边看一小时、问「出怪事时你怎么办」,能省下数周返工。
- 范围控制:第一个版本只做一步、高频、无聊、周五前可验证的小任务;大而全的项目往往半年悄然死掉,还会毒化该公司后续的自动化意愿。
- 交接才算完成:客户方内部必须有人能说清系统做什么、哪里会坏,否则就是负债。
- 买工具前先算账:数清这项任务现在耗多少小时、乘以人力成本,再对比工具价格——约一半的结论是「别动它」。
作者最后补充,他见过最惨的坑仍是「假装干净的脏输入数据」。
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