AI Agen从Demo推到生产环境，极容易翻车

把AI Agent从Demo推到生产环境，是一道极容易翻车的坎。
Jumping Rivers的博客里写了个真实教训。作者让Gemini去查某临床试验里打高剂量药出现瘙痒的人数，它回答21人，还列出数据文件作为出处。再问一次变成25人，引用的还是没喂给它的数据。模型在瞎编，而且语气极度自信。如果这是客户支持，这种错误会直接毁掉信任。很多团队做Agent时都卡在这里，Demo跑起来惊艳，一到真实用户手里就状况百出。
真正的Agent不能只靠模型一张嘴，需要一套系统的工程外壳。
🔸算数别交给模型
最直接的防错方法，是让语言模型远离算术。模型的工作是理解用户意图，决定调用哪个函数，实际的计算交给R这样的正式语言。数字从R来，不从模型来。这样就能绕开大模型乱造数据的毛病。
🔸循环得自己管住
Agent本质上就是一个循环：模型决定下一步，执行工具，把结果丢回去，再决定下一步。问题在于这个循环可能失控。半夜两点，支持Agent陷入死循环，反复调用退款工具，成本直接爆炸。所以循环的每一步都要有记录，工具调用要有边界，不能让它无限跑。
🔸上下文别撑爆
对话历史和文件内容在多次工具调用中会不断膨胀。上下文一旦膨胀，决策质量就会悄悄下降。要主动管理上下文，该压缩就压缩，该清理就清理，别让模型被一堆没用的信息淹没。
🔸护栏和评估不能少
生产环境需要护栏，在工具执行前或结果返回模型前做检查。测试Agent也比测传统软件麻烦，因为它的输出每次都不一样。得用回归评估、结构化日志和可追踪的trace_id，确保每一步都能对账，出问题能定位。
说到底，让模型做决策，让代码算数字，让系统管边界。Agent的可靠性不取决于模型多聪明，取决于外壳多结实。
https://www.jumpingrivers.com/blog/agents-in-production-first-agent/
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