将逻辑与推理分离，能显著提升AI代理的可扩展性，通过解耦核心工作流与执行策略，实现更可靠的生产级部署。从生成式AI原型向生产级代理转型的最大挑战在于可靠性：LLM本质上随机性强，一次成功的提示可能下次失效。为此，开发团队常对核心业务逻辑进行封装，但这不足以应对复杂场景。本文探讨这一工程策略的核心优势，并补充行业背景，揭示其在AI agent架构演进中的重要性。（128字）
将逻辑与推理分离，能显著提升AI代理的可扩展性，通过解耦核心工作流与执行策略，解决从生成式AI原型向生产级代理转型中的可靠性难题。LLM本质上具有随机性，同一提示可能反复失效。为此，开发团队常对核心业务逻辑进行封装，但分离逻辑与搜索机制更进一步，确保系统稳定性和高效扩展。本文探讨这一工程策略的核心优势与实践路径。（128字）
将AI代理的逻辑与搜索（推理）分离，能显著提升其可扩展性，通过解耦核心工作流与执行策略，解决从生成AI原型向生产级代理转型时的可靠性难题。LLM天生随机性导致提示不稳定，开发团队常需包装业务逻辑。本文深入剖析这一工程实践，探讨其原理、优势及行业影响，为AI工程提供实用洞见。（128字）
将AI代理的逻辑与搜索（推理）分离，能显著提升其可扩展性。通过解耦核心工作流与执行策略，从生成式AI原型向生产级代理转型时，可有效解决可靠性难题。LLM天生随机性导致提示不稳定，开发团队常需封装业务逻辑。本文深入剖析这一工程策略，补充行业背景，并探讨其在实际部署中的优势与未来潜力。
将逻辑与推理分离，能显著提升AI代理的可扩展性，通过解耦核心工作流与执行策略，实现更可靠的生产级部署。从生成式AI原型转向生产环境的最大挑战在于可靠性：LLM本质上随机性强，同一提示可能一次成功下次失败。为此，开发团队常对核心业务逻辑进行封装，但这不足以应对复杂场景。本文探讨这一工程策略如何解决痛点，并展望其在AI代理架构中的应用前景。（128字）
