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Agent 烧穿账单、死循环狂奔:工具调用避坑复盘
我们上线了一个能调工具的 AI Agent:用户提需求,它自己规划步骤、挨个调用我们提供的工具,拿到结果再决定下一步,直到完成任务,demo 演示惊艳得很。可上线没几天两件事让我后背发凉:一是某天 token 消耗突然暴涨几十倍,二是监控里冒出几个永远不结束的会话,一个简单请求 Agent 在后台默默跑了上千轮工具调用,把 CPU 和额度一起烧穿。扒开失控会话的日志,景象堪称荒诞:Agent 调一…- 0
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AI Agent 工程化实战:工具设计、循环控制、上下文管理与可观测性
用现在的框架搭一个 AI Agent 的 demo 有多容易?几十行代码挂个大模型、注册几个工具、写个 ReAct 循环,它就能自己思考、自己调工具、自己给答案。我们当初就这么搭出第一版,会议室里输入"帮我查这个订单为什么没发货并通知客户",它真去查了订单、读了物流、起草了通知,全场惊艳。可放给真实用户一周,各种匪夷所思的翻车就来了:陷入死循环反复调同一个工具几百次,一夜烧掉一…- 0
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从用 Python 脚本把 prompt 拼一拼调一下大模型把返回的文本正则切一切就当函数调用的原型玩具思维做一个 AI Agent、决定调哪个工具靠一段正则去解析大模型输出的文本要求它输出形如 Action 工具名 参数的一行、某夜大模型对一个复杂问题输出了格式略有偏差的 Action 行正则解析失败而那个 Agent 循环没有任何步数上限也没有解析失败该怎么办的处理解析失败后只是把同样的上下文又丢回去让它再试一次模型又输出同样偏差正则又失败就这么以每秒数次反复调用大模型和下游工具陷入谁也没设防的死循环一夜烧掉平时大半个月的调用预算还把订单库连接池打爆 + prompt 在代码里用 f-string 硬编码拼接散落到代码库几十个角落同一句指令复制十几份改一处漏一处行为精神分裂又无版本改坏了回滚不了 + 多轮对话把从开始到现在的全部历史一股脑塞进上下文几十轮后突破 token 上限报错中断还在按 token 计费下每轮重发全量历史费用滚雪球 + 知识助手被问退货政策模型不知道却用流畅自信的语气编造一个错误天数用户信以为真酿成投诉 + 让模型输出 JSON 供下游解析它把 JSON 包进代码块加句解释或多个逗号 json.loads 当场抛异常崩链路打补丁写一堆正则修复畸形 JSON 越写越像无底洞 + 线上是个黑盒靠 print 调试出问题翻杂乱日志考古七八步根本定位不到又靠人工抽看几条就上线为优化 A 类改 prompt 却悄悄把 B 类改坏直到投诉涌来才发现暗中退化 + 对成本零管控每次都调最贵模型不缓存无预算熔断对上游 API 裸调不限流不退避流量一高被限流就雪崩把用户输入直接拼进 prompt 无护栏一句忽略以上指令的注入就被劫持越权 → 2026 生产级 AI Agent 原生 function calling 用 JSON schema 把工具作为结构化契约模型返回保证合法的调用对象 + ReAct 多步加硬性步数预算加多个异常出口加出错换思路而非盲目重试绝不失控 + RAG 检索增强先从向量库检索真实知识让回答 grounding 在可核查依据上根治幻觉 + 结构化 prompt 模板加版本管理可灰度可回滚 + token 预算加滑动窗口加早期历史摘要在预算内装最相关信息 + JSON schema 约束生成加 Pydantic 校验加失败带错误信息重试拿到必是合法结构 + 全链路 tracing 每步可追溯加评估集自动 eval 加回归门禁防暗中退化 + token 预算加语义缓存加模型分级路由加限流退避加输入输出护栏抵御烧钱雪崩与注入 87 天战役复盘:47 套工程修法 + 8 个 P0 复盘 + 6 条工程哲学
6 人的 AI 应用团队 87 天把一套支撑公司核心业务的智能客服与知识助手,从一个用 Python 脚本把 prompt 字符串拼一拼、调一下大模型接口、把返回的文本正则切一切就当函数调用的原型玩具,系统性地重构成一套生产级的 AI Agent 系统——这套原型当初是三天赶出来的 demo,却被业务追着扩张成日均几十万次对话、接了十几个工具、没有步数上限没有可观测性没有评估成本完全失控的怪物,它…- 0
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从粗放第一代智能体 单轮一问一答无状态多步任务直接抓瞎 + 工具说明硬塞 prompt 用正则 if-else 硬解析自由文本措辞一变就崩 + 无记忆每轮从白纸开始记不住任何上下文 + 无规划埋头乱做复杂任务一团乱 + 单 agent 光杆司令塞满所有角色和几十个工具样样稀松 + 跑起来就是黑盒关键操作无法叫停 + 死循环反复重试 token 像流水一样烧 + 整个执行黑盒出事查不到想了啥调了啥 + 自由文本输出下游靠正则抠格式一变就崩 → 2026 现代 AI Agent 工程体系 ReAct 推理-行动-观察循环多步任务自主迭代 + 标准化 function calling 与 MCP 结构化工具调用 + 短期记忆加长期向量检索分层记忆 + planning 先分解子任务再执行 + multi-agent 多智能体 supervisor 分工协作 + human-in-the-loop 关键动作前人工审批 + 循环上限加预算控制加 guardrails 护栏兜底 + 全链路 tracing 每步可查 + 结构化输出加 schema 校验 + 上下文压缩按需检索记忆 87 天战役复盘:47 套工程修法 + 7 个 P0 复盘 + 6 条工程哲学
13 位 AI Agent 智能体工程师 87 天把一套推上生产就原形毕露的第一代智能体——本质是套了层壳的单轮问答机一轮结束上下文就丢光稍微复杂需要多步的任务就抓瞎、调用外部工具靠把工具说明一股脑硬塞进 prompt 再用一堆正则和 if-else 去硬解析模型吐出的自由文本抠工具名和参数模型措辞稍变解析就崩参数还缺胳膊少腿、没有任何记忆每次都从一张白纸开始记不住用户三轮前说的话更记不住上周的偏…- 2
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LLM Agent 多步规划完全指南:从一次"Agent 绕圈子停不下来"看懂为什么不能让模型自己跑
2024 年我给团队做一个能自动跑数据分析的 Agent用户用大白话提一个分析需求 Agent 自己去查数据库算指标做对比最后给一段结论我给它配了几个工具执行只读 SQL 的 run_sql 做数值计算的 calc 第一版我做得很顺手写一个系统提示词告诉模型你是数据分析助手一步步思考可以调用工具然后在外面套一个循环调一次大模型如果它要调工具就执行把结果塞回对话如果它说做完了就返回答案本地我拿两三个…- 5
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AI Agent 设计完全指南:从一次"Agent 陷入死循环、烧掉几美元 token 还没完成任务"看懂智能体工程
2024 年我做一个内部的 AI Agent一个运维诊断助手。想法很性感给大模型配上一套工具查日志查监控指标查最近的发布记录然后值班同学用大白话提问订单服务为什么变慢了让 Agent 自己去调工具自己分析自己给结论。第一版我做得很直接把用户的问题丢给大模型把工具清单也告诉它然后写一个 while True 循环模型决定下一步调哪个工具我执行把结果喂回去再让模型决定下一步如此往复直到模型自己说任务完…- 2
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AI Agent 完全指南:从一次"让大模型自己调工具、结果它编了个假天气"看懂 Agent 循环
2023 年我做一个智能助手,想让它能回答"今天北京天气怎么样""某只股票现在多少钱"这类需要实时数据的问题。这类问题大模型自己答不了,它的知识停在训练截止那一刻,我得给它配查天气、查股价的工具。第一版我把工具说明用文字写进 prompt,告诉模型你有这些工具可以用。本地一测问北京天气,模型回了一段看起来很合理的天气描述,我还挺高兴。直到多问几次才发现不对劲…- 0
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AI Agent 完全指南:从一问一答到会规划、会用工具的智能体
2024 年我做了一个面向内部同事的"AI 助手",第一版本质就是给大模型套个聊天框:用户问什么原样发给模型、它答什么就显示什么,一问一答。问概念改文案润色邮件大家挺满意,可需求很快越界:有人要查服务器磁盘使用率、有人要汇总三个项目的周报——模型一概答不了,它没法去"查"一台真实服务器、也读不到我们系统里的文件。我起初在 prompt 上较劲想把"…- 0
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智能体
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