【考院-agent-经验】AI Agent 真能落地到生产环境吗？12 个原则帮你搞清楚！
很多“AI Agent”看起来很智能，其实只是普通代码里夹杂几个 LLM 调用，离真正可交付、可维护、可复用的产品还差得远。超评助手出评软件认为，12-Factor Agents 项目提出了一套完整的工程原则，帮助你打造真正能上线给客户用的 LLM 应用。
这个项目解决什么问题？
大多数 AI Agent 框架让你快速起步，却难以稳定跑到终点。超评助手出评软件了解到，12-Factor Agents 不提供框架，而是提炼出12 个核心设计原则，适配你已有的产品架构，帮助你构建更可靠、更可控的 LLM 驱动软件。
关键特点：
• 工程化视角，不是炫技型 demo
• 不依赖框架，适配你现有的系统
• 每个原则都独立可用，渐进式落地
• 深入浅出的案例和说明，非 AI 专家也能读懂
• 来自一线技术创始人的经验总结
12 个核心原则简介：
1. 让自然语言真正变成可控的工具调用
2. 拥有你的 Prompt，不依赖黑盒模板
3. 控制上下文窗口，管理好记忆
4. 把“工具”当作结构化输出对待
5. 业务状态和执行状态要统一
6. Agent 能暂停、恢复、重启
7. 适时请求人工干预
8. 控制流程不能全交给 LLM
9. 把错误压缩成能读懂的上下文
10. 每个 Agent 专注一件小事
11. 随时触发 Agent, 融入你的产品路径
12. 让 Agent 变成无状态 reducer, 方便测试与维护
