揭秘12-Factor Agents：打造可靠LLM应用的秘诀

探索12-Factor Agents：构建生产级LLM应用的新范式

在AI飞速发展的时代，构建真正能够投入生产使用的大型语言模型（LLM）驱动的软件变得尤为重要。本文将带您了解“12-Factor Agents”这一全新指南，揭示如何构建可靠的LLM应用程序，以将其成功交付到用户手中。

引言

随着人工智能技术的快速推进，利用LLM构建面向客户的高质量应用程序的需求变得迫切。然而，市面上宣称为“AI Agents”的产品在实际应用中往往并不具备完全的智能代理特性，大多数是基于LLM的确定性代码，只在特定环节上融入了LLM元素，以增加产品的智能化体验。

我们所面临的挑战是，如何能使得这些LLM驱动的软件不仅具有智能化的体验，而且足够可靠，可以交付给生产客户。为了回答这个问题，我们推出了“12-Factor Agents”这一套原则。

12-Factor Agents原则概览

即便LLM在不断变得更加强大，我们依旧需要一系列核心工程技术来确保LLM应用的可靠性、可扩展性和易维护性。以下是“12-Factor Agents”的原则简要概括：

1. 自然语言到工具调用（Natural Language to Tool Calls）：将自然语言转换为明确的工具调用，实现良好的交互体验。
2. 控制你的提示（Own your prompts）：拥有提示文本的所有权，以确保响应的准确性和一致性。
3. 掌握你的上下文窗口（Own your context window）：明确管理LLM的上下文窗口，以优化内存使用和交互效果。
4. 工具只是结构化输出（Tools are just structured outputs）：将工具视为结构化输出的一部分，确保与AI的无缝集成。
5. 统一执行状态和业务状态（Unify execution state and business state）：确保业务逻辑和系统运行状态的一致性。
6. 通过简易API实现启动/暂停/恢复（Launch/Pause/Resume with simple APIs）：使用简单的API进行任务管理，提高工作流程的灵活性。
7. 使用工具调用联系用户（Contact humans with tool calls）：通过工具调用，与最终用户保持良好的沟通和反馈机制。
8. 掌控你的控制流（Own your control flow）：自主掌控AI的控制流，避免复杂的任务中断。
9. 将错误压缩到上下文窗口（Compact Errors into Context Window）：将错误信息整合到上下文中，便于调试和改进。
10. 小而专注的代理（Small, Focused Agents）：构建的小规模代理应具有专注的功能，提高效率。
11. 从任何地方触发，与用户保持接触（Trigger from anywhere, meet users where they are）：灵活触发应用的功能，以更好地服务于不同场景下的用户需求。
12. 将代理设计为无状态的缩减器（Make your agent a stateless reducer）：代理应设计为无状态，提高稳定性和可扩展性。

如何运用12-Factor Agents原则

构建LLM应用所需的核心不是全面利用某一框架，而是在现有产品中采用代理构建的小而模块化的概念。这些设计模式可以让工程师即便在没有深厚AI背景下，也能成功地将AI集成到自己的产品中。以下是一些关键的设计模式示例：

• 运用自然语言处理技术将用户输入准确地转换为执行命令。
• 通过清晰的API界面轻松管理代理的生命周期。
• 利用改进的上下文处理，使得AI代理能在复杂场景中作出正确的决策。

通过这样的设计模式，我们不仅减少了代码编写的负担，也为用户带来了更智能的体验。这种设计方法提供了强大的灵活性，使得各种规模的企业都能提升其AI产品的质量。

相关资源与其他建议

设计和构建高效的LLM应用，可参考以下资源进行深度学习：

• 人工智能代理的构建模式
• 如何为AI与用户提供无缝体验
• 设计可靠的AI软件指南

常见的同类项目介绍

在探索“12-Factor Agents”项目的同时，我们可以参考其他同类项目的特点和功能：

1. Airflow：广受欢迎的工作流管理工具，提供良好的可视化界面、任务依赖管理。
2. Prefect：强调与现代数据栈和数据科学实践的集成，提供高易用性的工作流管理工具。
3. Dagster：专注于数据管道构建，允许复杂的数据操作轻松管理与调度。

这些项目在不同的应用场景下提供了强大的功能支持，有助于开发者选择最适合自己需求的解决方案。

通过以上详细的介绍和分析，希望能为您在构建生产级LLM应用中提供有价值的参考，并加深对“12-Factor Agents”原则的理解与应用。