工程笔记
写给真正
交付技术栈的人
关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的文章。有译文正文时显示译文。没有时显示英文，并注明这一点。
标签：Observability
利用Foundry Agent Service和Agent Framework将代理部署到生产环境。
销售准备代理如何从本地代码过渡到基于业务数据、在Microsoft 365中部署的、具有身份限定、沙箱化且受监控的环境。
阅读约 11 分钟代理工具工程：模型相关的状态、验证与控制机制
生产代理的运行时视角：为何提示和上下文不够用，以及持久化状态、强制机制、验证与可观测性如何填补这一缺口。
阅读约 13 分钟生产代理的AI架构：故障模式与控制层
生产代理系统的分层架构指南：故障模式、防护措施、评估方法、可观测性、成本控制、零信任原则及治理机制。
阅读约 12 分钟当控制面板显示正常而代理却出错时：状态追踪
控制面板显示为绿色，但代理的判断有误：故障隐藏在正常步骤之间传递的状态中。需要记录哪些追踪信息、路由记录以及评估数据。
阅读约 12 分钟企业中的春季人工智能：配备工具、RAG及审核功能的客服代理
用于事件分诊助手的Spring AI：以提示词作为契约、结构化输出、工具调用、MCP发现、Qdrant RAG、追踪功能以及受限的智能体循环。
阅读约 13 分钟自我提升智能体：修复、学习与可控变革
在LangGraph上实现的无需担忧自我改进的智能体：运行时自我修复、跨运行学习，以及仅在评估和金丝雀测试通过后才应用的变更。
阅读约 15 分钟AI代理审计日志需要12个字段：LangChain、CrewAI及其他四种工具记录的内容。
共有六种代理框架被纳入统计，包括LangChain、CrewAI以及OpenAI Agents SDK，针对12个字段的审计追踪草案，其平均覆盖率为12个中的5个。
阅读约 10 分钟谁来评估评估者？在信任这些评估工具之前，先对其进行验证。
谁来验证评估套件？评估标准的偏差、仅基于结果的评分方式、私有的故障模式以及隐藏的成本都可能导致大语言模型的评估结果失真。需要对该评估套件本身进行检验。
阅读约 7 分钟为何生产环境中的AI智能体需要比优质提示词更多的条件
生产级 AI 智能体需要的不仅仅是优质的提示词：还需要与实际风险相匹配的上下文、工具、记忆功能、故障处理机制、可观测性、测试能力以及自主决策能力。
阅读约 7 分钟
常见问题
关于这些文章
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