AIN
逻辑与搜索分离：AI代理可扩展性的关键突破
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）
工程实践 (共2篇)
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逻辑与搜索分离：AI代理可扩展性新解
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。