12 要素智能体：构建可靠大型语言模型应用的指南
12要素智能体：构建生产级LLM应用的原则
在飞速发展的人工智能领域，部署可靠、可扩展、可维护的LLM（大型语言模型）驱动应用仍然是一项重大挑战。为解决这一关键需求，由Dex Hadfield主导的“12要素智能体”项目提供了一套全面的原则和开源方法论，旨在开发健壮的AI智能体。
该项目借鉴了知名的“12要素应用”SaaS（软件即服务）构建方法论，并根据大型语言模型的独特复杂性对其核心概念进行了定制。该项目的缘起在于这样一个观察：许多现有的AI智能体框架难以满足面向客户的生产系统所要求的严格质量标准，往往导致开发者在初期原型阶段后不得不从头开始。
核心理念
资深AI智能体开发者Dex Hadfield认为，真正有效的AI智能体并非基于复杂抽象的框架，而是侧重于扎实的软件工程原则，并将LLM应用策略性地融入其中。与常见的“提示、工具、循环”范式（该范式往往力有未逮）不同，“12要素智能体”强调构建以确定性代码为主的LLM驱动软件，同时在关键节点通过LLM的生成能力进行增强。
该项目旨在帮助开发者弥合AI智能体实验开发与交付高质量、生产就绪型解决方案之间的鸿沟。它倡导将模块化、精炼的概念融入现有产品，而非进行彻底的推倒重来式重写，从而更快地将卓越的AI软件交付给客户。
可靠LLM智能体的12个原则
该项目的核心是以下12个要素，每个要素都旨在解决LLM应用开发中的特定挑战：
- 自然语言到工具调用： 有效地将自然语言命令转化为可执行的工具调用。
- 掌控你的提示： 强调对提示的明确管理和优化。
- 掌控你的上下文窗口： 有效管理和利用LLM上下文窗口的策略。
- 工具即结构化输出： 将工具交互视为结构化数据输出，以实现更好的控制和可靠性。
- 统一执行状态和业务状态： 合并操作和业务逻辑状态，实现智能体无缝运行。
- 通过简单API启动/暂停/恢复： 设计智能体，通过简单API实现便捷的生命周期管理。
- 通过工具调用联系人类： 通过工具调用实现人工干预和反馈机制。
- 掌控你的控制流： 对智能体的决策和操作流程保持明确的控制。
- 将错误压缩到上下文窗口： 在上下文窗口内高效记录和管理错误，以便调试。
- 小型化、专注的智能体： 开发功能单一、专注的智能体，以提高性能和可维护性。
- 何处启动，何处与用户相遇： 设计智能体，使其能够在各种平台和用户触点上无碍访问和响应。
- 让你的智能体成为无状态归约器： 参照函数式编程原则，推广无状态智能体设计，以实现可预测性和可扩展性。
此外，该项目还引入了第13个要素：预先获取你可能需要的所有上下文，强调了主动数据检索对于优化智能体性能的重要性。
这对开发者为何重要
对于任何希望有效将LLMs集成到其产品中的开发者或组织而言，“12要素智能体”指南是一项重要的资源。它超越了AI智能体的理论探讨，提供了可操作的原则，赋能工程师构建弹性强、易理解且真正具备“智能体”特质的软件。遵循这些指南，开发者可以自信地部署AI解决方案，这些方案不仅功能强大，而且能够满足真实世界生产环境对可靠性和可扩展性的严苛要求。
这项开源协作鼓励社区提供反馈和贡献，共同努力为下一代AI驱动应用定义最佳实践。