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在构建之前如何在演练中设计和运行代理
大多数人工智能代理的失败是由于设计意图与生产现实之间的差距。开发人员经常花费数天的时间进行构建，却发现升级逻辑或工具调用在野外失败，迫使完全重新启动。 DataRobot Agent Assist 弥补了这一差距。它是一种自然语言 CLI 工具，可让您设计、模拟和...如何在构建之前预演中设计和运行代理一文首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客大多数人工智能代理的失败是由于设计意图与生产现实之间的差距。开发人员经常花费数天的时间进行构建，却发现升级逻辑或工具调用在野外失败，迫使完全重新启动。 DataRobot Agent Assist 弥补了这一差距。它是一种自然语言 CLI 工具，可让您在编写任何实现代码之前在“排练模式”下设计、模拟和验证代理的行为。本博客将向您展示如何在单个终端会话中执行从逻辑设计到部署的完整代理生命周期，从而节省额外的步骤、返工和时间。
如何通过 CLI 快速开发和发布代理
DataRobot 的 Agent Assist 是一款 CLI 工具，专为设计、构建、模拟和交付生产型 AI 代理而构建。您可以从终端运行它，用自然语言描述您想要构建的内容，它会指导从想法到部署代理的完整旅程，而无需切换上下文、工具或环境。
它独立工作，并与 DataRobot Agent Workforce Platform 集成以进行部署、治理和监控。无论您是开发新代理原型的独立开发人员还是交付生产的企业团队，工作流程都是相同的：设计、模拟、构建、部署。
用户可以快速从想法转变为正在运行的代理，将脚手架和设置时间从几天缩短到几分钟。
为什么不直接使用通用编码代理？
通用人工智能编码代理是为了广度而构建的。这种广度是他们的优势，但这正是他们无法成为生产型人工智能代理的原因。
Agent Assist 专为一件事而构建：AI 代理。这种关注塑造了工具的每个部分。设计对话、规范格式、排练系统、脚手架和部署都是专门为代理的实际工作方式而构建的。它本身理解工具定义。在您告诉它之前，它就知道生产级代理在结构上需要什么。它可以模拟行为，因为它被设计为端到端地考虑代理。
3. 启动：