构建 AI Agent 所需的 7 项技能
**视频 AI 总结**：该视频讨论了当前 AI 领域的一个身份危机——从“提示工程师”到“智能体工程师”的转变。指出构建能在生产环境中稳定运行的 AI 智能体远不止是写好提示词，而是需要系统化的工程能力。视频详细列出了七项核心技能：系统设计、工具与契约设计、检索工程、可靠性工程、安全与安全、评估与可观测性、产品思维。强调智能体是复杂的系统工程，而不仅仅是写提示词。 **主要内容**： - 提示工程只是基础，智能体工程要求更广泛的技能集。 - 系统设计：智能体需要像分布式系统一样架构，处理数据流、失败和协调。 - 工具与契约设计：每个工具需要清晰、严格的输入输出契约，避免 LLM 的“想象力”导致错误。 - 检索工程（RAG）：文档分块、嵌入模型选择、重排序等影响智能体性能上限。 - 可靠性工程：重试逻辑、超时、降级方案、熔断器等，解决 API 失败和超时问题。 - 安全与安全：防范提示注入、输入验证、输出过滤、权限边界等。 - 评估与可观测性：追踪（tracing）、日志、自动化测试、成功率/延迟/成本指标。 - 产品思维：用户体验设计、信任建立、适当期望管理、错误处理。
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