AIN
逻辑与搜索分离：AI代理可扩展性的关键突破
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）