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如何构建有效的AI代理来处理数百万请求
学习如何使用AI代理构建生产准备系统，该帖子如何构建有效的AI代理以处理数百万请求，首先是朝着数据科学迈出的。
来源:走向数据科学成为使用LLM进行问题解决的有效方法。几乎每周，您会看到一个新的大型AI研究实验室，它释放了具有特定代理功能的LLM。但是，建立有效的生产代理比看起来要复杂得多。代理需要护栏，要遵循的特定工作流以及适当的错误处理，然后才能有效地使用生产。在本文中，我强调了您在将AI代理部署到生产之前需要考虑的内容，以及如何使用代理进行有效的AI应用程序。
目录
如果您想了解上下文工程，可以阅读我的上下文工程文章，以解决问题答案系统，或通过上下文工程来增强LLM。
问题答案系统的上下文工程 通过上下文工程增强LLM动机
我本文的动机是，最近的AI代理人变得非常有效和有效。我们看到越来越多的LLMS发布了经过特殊训练的代理行为，例如QWEN 3，改善的代理功能是阿里巴巴新LLM版本的重要亮点。
Qwen 3许多在线教程都强调了使用诸如langgraph之类的框架，现在设置了代理的简单设置。但是，问题在于，这些教程是为代理实验而设计的，而不是用于生产剂。有效地利用AI代理在生产中要困难得多，并且需要解决在当地试验时真正面临的挑战。因此，本文的重点将放在如何制作准备生产的AI代理
langgraph护栏
将AI代理部署到生产时需要解决的第一个挑战是要有护栏。护栏是在线空间中模糊定义的术语，因此我将为本文提供自己的定义。
llm护栏是指确保LLM在其分配的任务中行动，遵守指令并不会执行意外操作的概念。ining 。