12-Factor Agents 应用实践指南

文章目录

• 12-Factor Agents 应用实践指南
• • 一、12-Factor原则与主流框架的融合
  • • 1.1 原则1：自然语言到工具调用
    • 1.2 原则2：掌控你的提示词
    • 1.3 原则3：掌控你的上下文窗口
  • 二、架构设计与实现模式
  • • 2.1 基于12-Factor的Agent架构
    • 2.2 无状态Reducer设计模式
  • 三、实战项目示例
  • • 3.1 电商客服Agent实现
    • 3.2 部署与运维
  • 四、测试与质量保证
  • • 4.1 单元测试示例
    • 4.2 集成测试示例
  • 五、性能优化与监控
  • • 5.1 性能监控
    • 5.2 缓存优化
  • 总结
• AI Agent 开发实战资料全集
• • 一、主流AI Agent框架分析
  • • 1.1 LangChain - 构建LLM应用的基础设施
    • 1.2 AutoGen - 微软的多Agent协作框架
    • 1.3 CrewAI - 多角色协作Agent框架
    • 1.4 MetaGPT - 模拟软件公司的多Agent框架
    • 1.5 LangGraph - 基于状态机的Agent工作流
  • 二、最佳实践案例与代码示例
  • • 2.1 自然语言到工具调用实现
    • 2.2 上下文工程实现
    • 2.3 错误压缩与自愈实现
  • 三、架构图与设计模式
  • • 3.1 AI Agent整体架构
    • 3.2 单Agent vs 多Agent架构
  • 四、常见挑战与解决方案
  • • 4.1 挑战：上下文窗口限制
    • 4.2 挑战：工具调用可靠性
    • 4.3 挑战：状态管理与持久化
    • 4.4 挑战：人机协作与审批
  • 五、12-Factor原则实践指南
  • • 5.1 原则1：自然语言到工具调用
    • 5.2 原则2：掌控你的提示词
    • 5.3 原则3：掌控你的上下文窗口
    • 5.4 原则4：工具只是结构化输出
    • 5.5 原则5：统一执行状态和业务状态
  • 六、项目经验分享
  • • 6.1 金融行业Agent案例
    • 6.2 医疗行业Agent案例
    • 6.3 电商行业Agent案例
  • 七、学习资源与社区
  • • 7.1 开源项目推荐
    • 7.2 学习资料
    • 7.3 实践建议
  • 总结