从 demo 到生产,Agent 落地最常踩的 5 个坑与解法
No-Age-3362 · reddit · 2026-10-21
一位长期给客户搭建 agentic 工作流的开发者总结了系统上真实用户后才发现的问题:
- 工具调用静默失败:agent 拿到空响应或半残响应仍自信继续。现在每个工具输出都先校验再进入推理。
- 长链条漂移:大约第 6、7 步后 agent 忘了用户最初要什么。在检查点重述原始目标,比任何 prompt 微调都有效。
- 评测是事后才补的:曾只测 happy path 就上线。如今维护一组来自生产的真实失败用例,每次改动都重跑,回归能提前暴露。
- 真正的瓶颈是检索而非模型:一半"幻觉"其实是 agent 忠实地基于错误 chunk 作答。修 chunking 加相关性检查,比换模型管用得多。
- 用户要的是撤销键而非全自主:让用户审批高风险步骤,比让 agent 更聪明更能建立信任。
所属事件:AI Agent 落地生产环境的五类典型坑与解法(2 条相关)→
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