AI Agent虽火，但实际应用中仍面临挑战。公司项目上下文碎片化、稳定性要求高、架构设计需前瞻性，AI难以完全胜任。合理使用AI可辅助业务逻辑梳理、影响面分析和生成Mock数据。提升AI编码表现可通过制定编码规范、项目特定约定和场景化Prompt模板。AI是开发辅助工具，核心业务理解与设计仍需人力完成。

在算法实验中，仅关注核心指标的提升是不够的，还需识别潜在风险，评估隐性影响。实验分析Agent通过“汇总数据—分项分析—总结呈现”的框架，实现智能化分析闭环。产品设计注重助手化体验，统一表单简化用户操作，基于DAG的工作流编排提升分析质量。大模型选型结合京东自有模型，优化提示词工程，确保生成质量。未来将探索知识蒸馏和灵活数据工程框架，提升产品交互体验。

Agent是LLM应用演进的第三阶段，能自主规划决策、调用工具完成任务。从Prompt到Chain再到Agent，LLM应用逐步实现智能化升级。Agent通过"规划器+执行器"架构，让模型自行思考行动；Multi-Agent则通过分工协作提升稳定性。虽然当前仍面临智能不足的挑战，但Agent模式已展现出"AI+"的潜力，为LLM落地应用开辟了新路径。

本文展示了如何构建和训练一个自校正的SQL代理，利用Agent Lightning和LangGraph实现强化学习训练。通过状态机设计，代理能够循环检查和重写SQL查询，直至准确或达到最大尝试次数。训练采用分布式客户端-服务器架构，提升模型性能。实验表明，更长上下文和更多尝试次数能提高准确性，但需权衡效率。

Grab作为东南亚超级应用，面临复杂风控挑战，传统模式难以应对。通过大模型与智能体技术，构建了智能风控分析平台，实现“知识注入+流程重构”。平台利用RAG技术和树状SOP设计，提升风险分析的精准度和效率，支持多源异构数据处理，分析师与AI协同工作，大幅提升风控能力，为未来风控业务提供了智能化解决方案。

阿里云“云小二Aivis”项目通过LLM和Multi-Agent架构，提升数字员工的思考与问题解决能力。实践中，团队总结了优化Agent效果的十大经验，包括清晰化预期、精准投喂上下文、结构化表达逻辑、自定义工具协议等。这些方法帮助Agent在多轮对话中保持稳定性和准确性，提升智能客服的效率和用户体验。

大模型的智能虽强大，但其不确定性需以工程确定性为基础。Agent系统的复杂性体现在可运行、可复现与可进化三个层面，框架虽降低了开发门槛，但核心问题并未解决。真正的挑战在于让Agent长期稳定运行，而非仅能跑通Demo。智能的不确定性需要通过系统化手段驯服，确保Agent在生产环境中可靠可控。

Data Agent是一款企业级数据分析智能体，融合传统BI与高级分析技术，通过自然语言交互实现从查询到深度洞察的全流程自动化。它基于LLM构建，具备语义理解、多轮对话和代码推理能力，有效抑制幻觉并支持复杂任务规划。Data Agent还集成企业级能力，如数据资产管理、安全合规和生态集成，降低分析门槛的同时提升业务价值，助力企业实现智能化决策闭环。

GUI Agent正从传统自动化向多模态大模型驱动的智能体演进，具备“看懂”并“理解”界面的能力。其核心架构包括操作环境、提示工程、记忆机制等，应用于企业办公、软件测试和虚拟助手等领域。尽管面临隐私安全和泛化能力的挑战，未来发展方向包括多模态感知融合、跨平台泛化和多智能体协作，有望推动人机交互的智能化与自动化。

Claude Skills是Anthropic推出的可扩展机制，允许开发者将业务流程、模板和知识打包成模块，供Claude在需要时自动调用。它采用渐进式加载策略，有效避免上下文窗口超载，且所有技能运行在安全的沙盒环境中。与Function Calling不同，Skills更注重内部流程的封装和复用，适合文档自动化、数据分析等场景，提升AI的灵活性和效率。

面对电商产品分类系统的快速扩展，传统手动维护分类法难以应对新兴产品和市场变化。为此，开发了一套基于AI的多智能体系统，通过结构分析和产品驱动分析，自动发现并优化分类标签，确保分类法的灵活性和前瞻性。该系统结合质量保障机制，提升分类一致性和效率，显著缩短了新兴类别的更新周期，为商家和顾客提供更精准的分类支持。

Anthropic推出的Claude Code Skills创新性地通过文件系统动态加载技能，采用渐进式信息披露设计，提升Agent响应效率与知识深度。与传统硬编码工具调用相比，Skills支持模块化组合与跨项目复用，技术架构包含动态工具生成与Hook拦截器，实现技能即时加载与优化。Strands Agents SDK成功复刻此能力，展现高扩展性与灵活性，推动Agentic AI应用发展。

AI Agent的核心架构包括LLM、任务规划、记忆和工具使用。任务规划是关键，直接影响回答效果。企业更关注AI的稳定性和可靠性，而非单纯智能。通过人工规划，AI能按预设步骤执行，确保结果准确可解释。混合规划模式结合自主与人工规划，适应不同场景需求，提升AI Agent的实用性和效率。

本文探讨了AI智能体在天猫中后台前端研发中的应用，提出通过Multi-Agent系统实现从需求到代码的自动化流程。文章分析了AI辅助编码的瓶颈，建议将AI介入点前移至需求阶段，采用ReAct模式和“人在环路”机制确保准确性。系统结合本地化MCP服务和GraphRAG知识图谱，提升了安全性和上下文理解能力，最终目标是解放开发者，推动研发模式从“工具辅助”向“需求驱动”转变。

Agent框架在复杂场景中表现卓越，尤其适合动态决策和多系统协作。与Workflow相比，Agent更能应对长尾问题和对话澄清需求。AutoGPT、LangGraph、Dify、CrewAI和AutoGen是主流框架，各有特点：AutoGPT自主性强，LangGraph支持人工干预，Dify低代码易用，CrewAI多代理协作，AutoGen灵活对话控制。选择框架需根据具体场景和需求，Agent的未来在于智能化理解和目标导向。

AI造数通过单agent和多agent模式解决用户与工具间的语义断层。单agent模式简约高效，聚焦LLM对接；多agent模式拆分功能模块，提升复杂指令的准确性和响应速度。核心挑战在于prompt工程、工具治理和query规范，通过意图识别、工具过滤和推理执行优化流程，实现高效造数。