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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，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）
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）