大多数多智能体系统的失败，不是因为模型出了问题，而是因为"管道"存在漏洞。智能体在任务执行中途丢失上下文，将任务移交给错误的专家，或者因为不知道如何退出而陷入无限循环。根本原因几乎总是相同的：系统设计只关注每个智能体能做什么，却没有清晰定义工作如何在它们之间流转。
两个原语可以解决大部分问题：例程（routines）和交接（handoffs）。它们看似简单，但把它们做对，是一个能演示的系统和一个能上线的系统之间的关键区别。
大多数构建 AI Agent 的团队花费数周时间进行部署前评估，却几乎不测量 Agent 在生产环境中实际的行为。这正好本末倒置了。真正重要的指标——Agent 无监督运行的时长、寻求帮助的频率、承担的风险程度——只有在运行时，跨越数千个真实会话之后才能浮现。不去衡量这些，等于盲目飞行。
一项针对数千次生产部署和软件工程会话的大规模研究，揭示了一些真正令人意想不到的发现。呈现出来的图景，与大多数构建者的预期大相径庭。
我是 Tian Pan，一名工程师型创始人，专注于智能体工程——构建自主 AI 系统并扩展工程团队。我撰写关于系统设计、技术领导力和 AI 智能体实战的实用指南。曾在 Uber、Brex 和 IoTeX 担任早期工程师。
