DEV 赛道聚焦：构建生产智能体群 - 掌握工业 AI (DEV311)

Source: Dev.to

AI 已经超越了简单的聊天机器人。如今的 AI 系统能够规划、协作并解决复杂问题——就像一支工程师团队共同工作一样。在 AWS re:Invent 2025 上，AWS 高级开发者倡导者 Betty Zheng 和 AWS Data Hero 兼 Tetrate 高级 AI 工程师 Trista Pan 进行了一场深入的关于构建生产就绪的多代理系统的会议。

观看完整会议： (link to session)

为什么多代理系统重要

“AI 已经超越了聊天。今天的 AI 系统可以规划、合作并解决真正的复杂问题——就像我们与一支工程师团队合作一样。” — Betty Zheng

单一 AI 代理固然强大，但多代理系统能够释放全新能力：

• 专精化 – 每个代理可以专注于特定任务。
• 协作 – 代理之间协同解决复杂问题。
• 可扩展性 – 将工作负载分配到多个代理上。
• 弹性 – 即使某个代理失效，系统仍能继续工作。

来自 Tetrate 的真实生产案例

客服代理

一个复杂的多代理工作流，能够处理日常对话和专业产品推荐。系统使用语义搜索理解用户意图，并在以下之间智能路由：

• 针对一般问题的对话式回复。
• 带有详细规格的技术产品推荐。
• 与知识库集成以实现精准信息检索。

关键洞见： 代理不仅仅是回答问题——它还能理解上下文，并根据用户是需要随意帮助还是专业技术指导来调整回复风格。

故障排查代理

一个超越传统聊天机器人的自主系统，能够在生产环境中实际修复问题：

• 自动拉取 Jira 工单，根据优先级和类型筛选。
• 使用运行手册和 QA 仓库分析问题。
• 调用 MCP（模型上下文协议）服务器在生产环境中执行真实修复。

关键洞见： 这不仅是提供解决方案——它会采取行动。代理可以执行命令、更新配置，并在保持适当防护和日志记录的前提下自主解决问题。

生产 AI 代理的架构组件

模型

你的基础层包括：

• Amazon Bedrock – 提供多种模型选项的托管服务。
• OpenAI – GPT‑4 及其他商业模型。
• 开源模型 – Llama、Mistral 等，适用于特定用例。

最佳实践： 先使用 Bedrock 等托管服务快速迭代，随后根据需求逐步引入特定模型进行优化。

AI 代理构建平台

根据团队的技术专长选择：

• 低代码平台（如 n8n）– 适合非技术用户和快速原型。
• 开源 SDK（LangChain、LlamaIndex）– 为需要灵活性的开发者准备。
• Strands Agents SDK – 用最少代码构建生产级多代理系统。

Strands Agents SDK 是一个开源 SDK，能够让你仅用几行代码构建多代理系统，同时保持生产级可靠性。

工作流编排

多代理协同的三大模式：

• 编排模型 – 一个主代理将任务委派给专门的子代理。

  • 适用场景： 层级清晰、任务分配明确。
  • 示例： 项目经理代理协调各专业代理。

• 群体模型 – 代理之间协作，无中心领导。

  • 适用场景： 需要自组织的动态问题求解。
  • 示例： 多个代理同时分析问题的不同维度。

• 基于工作流的模型 – 静态工作流将多个代理串联。

  • 适用场景： 步骤明确、流程可预测。
  • 示例： 文档处理流水线，每个阶段使用专门的代理。

知识库（RAG）

企业级检索增强生成（RAG）需要同时处理静态和动态数据：

• 向量数据库 – 对文档进行语义相似度搜索。
• 自然语言转 SQL – 查询结构化数据库。
• API 调用 – 从外部系统获取实时数据。

关键洞见： 不要只依赖单一数据源。生产系统必须编排多种来源，并考虑安全控制和数据新鲜度。

AI 代理的 DevOps

“AI 代理也是软件——DevOps 原则同样适用。” — Trista Pan

关键实践：

• 可观测性 – 记录代理决策、工具调用和推理链路。
• 安全性 – 实施身份验证、授权和数据访问控制。
• 可用性 – 通过重试、回退和断路器设计容错。
• 测试 – 为单个代理编写单元测试；为多代理工作流编写集成测试。

生产防护：三层安全护栏

基于规则的护栏

• 过滤关键词和模式（脏话、PII、敏感数据）。
• 快速且确定性。
• 实现和维护成本低。
• 使用场景： 阻止明显有害内容。

基于指标的护栏

• 使用幻觉分数和风险指标。
• 评估响应质量和准确性。
• 监控漂移和性能下降。
• 使用场景： 确保响应质量达到阈值。

基于大模型的护栏

• 辅助模型在处理前检测恶意意图。
• 分析上下文和细微差别。
• 更加复杂但速度较慢。
• 使用场景： 检测微妙的提示注入或越狱尝试。

最佳实践： 三层同时部署——规则层用于快速过滤，指标层用于质量控制，LLM 层用于高级威胁检测。

关键要点与最佳实践

从简单开始，逐步扩展

“先从单一代理做起，再逐步扩展到多代理系统。” — Trista Pan

先验证单代理的可行性，然后在需求明确后加入复杂度。

框架选择至关重要

• 原型开发？ 使用 n8n 等低代码平台。
• 需要灵活性？ 选用 LangChain 等开源 SDK。
• 生产规模？ 考虑 Strands Agents SDK 或 Amazon Bedrock AgentCore。

可观测性不可妥协

实现全面日志记录：

• 代理决策与推理过程。
• 工具调用及其返回结果。
• 错误情况与回退路径。
• 性能指标与延迟。

从第一天起就要安全

• 输入输出双向防护。
• 正确的身份验证与授权。
• 审计所有代理行为。
• 限流与滥用防护。

关于本系列

本文是 DEV Track Spotlight 系列的一部分，该系列聚焦 AWS re:Invent 2025 开发者社区（DEV）轨道的会议内容。

DEV 轨道共呈现 60 场独特会议，由 93 位演讲者 主持，涵盖 AWS 社区成员——包括 AWS Heroes、AWS Community Builders 与 AWS 用户组领袖——以及来自 AWS 与 Amazon 的演讲者。议题涉及前沿领域，例如：

• 🤖 GenAI 与 Agentic AI – 多代理系统、Strands Agents SDK、Amazon Bedrock AgentCore 等。