可投入生产的 AI 代理：从重构单体架构中得到的 5 条经验

Source: Google Developers Blog

迁移概述

该博客文章概述了如何将一个脆弱的销售研究原型转变为使用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 的稳健生产代理。

课程 1：模块化架构

通过用编排的子代理取代单块脚本，开发者消除了静默失败和脆弱的解析问题。

课程 2：结构化输出

使用结构化的 Pydantic 输出帮助防止了解析错误，使系统更加可靠。

课程 3：动态检索增强生成（RAG）流水线

文章强调了动态 RAG 流水线的必要性，以保持 AI 代理在真实场景中的可扩展性和成本效益。

课程 4：使用 OpenTelemetry 的可观测性

OpenTelemetry 可观测性确保透明度，并有助于在生产环境中监控 AI 代理。

结论

采用模块化子代理、结构化输出、动态 RAG 流水线以及稳健的可观测性，使 AI 代理具备生产就绪、可扩展、成本效益高且透明的特性。