猫头虎AI分享｜2025最新构建生产级智能体的12条指南 - 文章 - 开发者社区

猫头虎AI分享｜2025最新构建生产级智能体的12条指南 （12-factor-agents）——如果想构建一个真正好用的生产级AI应用，这是一个值得参考的路径

随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的企业和开发者希望将AI应用投入生产环境，以提高效率、优化流程并提升用户体验。然而，构建一个稳定且高效的生产级AI智能体并非易事，它需要遵循一系列经过验证的架构原则和最佳实践。12-factor-agents 提供了12条关键指南，帮助开发者在设计AI应用时避免常见陷阱，确保构建出可以应对各种生产环境需求的高质量智能体。

这些原则不仅适用于当前流行的大语言模型（LLM）应用，还能够推动AI系统的可扩展性和易维护性。无论你是初创公司还是正在扩展业务的技术团队，12-factor-agents 的框架和最佳实践都能为你提供明确的指导，确保智能体在高负载、复杂场景和多变需求下都能稳定运行。

在本文中，我们将深入探讨12-factor-agents 的12条核心原则，逐条解析它们在AI应用中的重要性，并通过具体示例帮助你理解如何在实际开发中实现这些原则，打造一个真正好用且高效的生产级AI应用。 picture.image

通过本文的学习，你将能够：

更清晰地理解如何将自然语言转化为工具调用，优化AI模型的表现。
掌握如何管理上下文窗口、设计结构化输出以及控制流程，确保AI智能体在各种场景中都能做出正确的决策。
深入了解如何设计无状态的智能体，简化状态管理并提高系统的可靠性与可维护性。

如果你正在开发或计划构建AI智能体，这篇文章将是你不可错过的必读指南。继续阅读，了解如何将这些原则应用到你的AI系统中，助力你的团队在2025年及未来的竞争中脱颖而出。

下面，我们将详细解析每一条原则，并提供可操作的示例，帮助你理解和实施这些最佳实践，打造更可靠、可扩展的AI应用。

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猫头虎开源fork项目仓库：https://github.com/MaoTouHU/12-factor-agents

自然语言到工具调用：将自然语言指令转换为对工具的具体调用

在许多AI应用中，用户的指令往往以自然语言的形式表达。智能体需要能够理解并将这些指令转化为计算机可执行的任务。此过程需要一套精准的自然语言处理（NLP）系统以及工具调用机制。

详细解析：

自然语言到工具调用的关键在于构建一个高效的指令解析引擎，它能够根据自然语言的输入，动态选择并调用相应的工具。在实现时，你需要使用LLM来解析指令并通过API与工具系统进行交互。

关键步骤：

文本解析 ：使用LLM（如GPT-4）解析用户输入，识别任务的目标。
工具映射 ：将解析出的任务映射到已有的工具或函数，例如数据库查询、数据处理工具等。
调用工具 ：将解析出的指令与工具系统进行对接，执行实际操作。

示例代码：

  
import openai  
  
def call\_tool\_with\_natural\_language(input\_text):  
    response = openai.Completion.create(  
        model="gpt-4",  
        prompt=f"Execute the following task: {input\_text}",  
        max\_tokens=100  
    )  
    return response.choices[0].text.strip()  
  
# 用户输入：生成一份基于今天数据的报告  
result = call\_tool\_with\_natural\_language("Generate a report based on today's data")  
print(result)

通过这种方式，AI应用能够自动将用户的自然语言指令转换为具体的计算机可执行任务，从而完成复杂的功能。

掌控你的提示词：不要依赖框架的默认提示词，自行设计和优化提示词

LLM框架通常提供一些默认的提示词（prompt），但这些默认设置并不适合所有场景，尤其是在复杂任务中。为了确保模型能够准确高效地执行任务，开发者需要设计和优化自定义的提示词。

详细解析：

精心设计的提示词可以帮助LLM更好地理解任务的目标，确保AI系统在多种场景下表现优秀。例如，对于生成文本的任务，使用具有上下文和目标描述的提示词，能显著提高结果的相关性和质量。

提示词优化：

明确目标 ：清晰地描述任务和预期结果。
优化上下文 ：提供足够的背景信息来帮助模型做出正确推理。
动态调整 ：根据任务的复杂性，动态调整提示词的详细程度。

示例代码：

  
prompt = "Translate the following text into French: 'Hello, how are you?'"  
response = openai.Completion.create(model="gpt-4", prompt=prompt)  
print(response.choices[0].text)

通过优化提示词，开发者可以大大提高智能体的推理精度和任务执行质量。

掌控你的上下文窗口：有效管理上下文窗口，确保LLM 拥有足够的信息进行推理

LLM的上下文窗口决定了模型能够处理的最大信息量。要确保AI系统在推理时拥有完整的上下文信息，开发者需要设计有效的上下文管理策略。

详细解析：

在长时间或复杂交互中，智能体需要记住用户的需求和系统的状态，这时上下文窗口就显得尤为重要。上下文窗口的管理需要平衡信息的数量与质量，过多的信息可能导致模型的推理效率下降，而过少的信息可能导致推理不准确。

管理上下文窗口的方法：

动态更新 ：随着任务的进展，不断更新上下文窗口中的信息。
删除过时信息 ：根据任务需求，去除不再需要的信息，确保上下文窗口始终保持相关性。
使用外部存储 ：当上下文信息较大时，可以考虑使用外部存储来保存历史对话和数据。

示例代码：

  
# 定义一个动态更新上下文窗口的函数  
context\_window = []  
  
def update\_context\_window(new\_info):  
    context\_window.append(new\_info)  
    if len(context\_window) > 5:  # 限制上下文窗口大小  
        context\_window.pop(0)  
  
update\_context\_window("New instruction: Analyze market trends.")

通过精细的上下文管理，智能体能够始终在有效的信息范围内做出决策，避免信息过载或不足。

工具只是结构化输出：将工具视为具有结构化输出的函数，方便LLM解析和使用

当你在开发智能体时，工具不应当只是一个黑箱系统，而应该是一个结构化输出的函数，便于LLM解析和后续处理。

详细解析：

智能体通过调用工具来执行任务时，工具的输出应该是结构化的，而不是一堆杂乱的数据。通过将工具的输出标准化为JSON等结构化格式，LLM能够更加高效地处理和利用这些数据。

实现步骤：

定义标准输出格式 ：确保所有工具的输出符合一定的结构标准，便于LLM进行后续处理。
统一处理 ：对所有工具的输出进行统一处理，确保数据的格式和内容一致。
简化解析过程 ：将复杂的工具输出拆分为简单的结构，降低LLM解析难度。

示例代码：

  
def tool\_output\_as\_structure(input\_data):  
    # 工具处理的结果以结构化数据形式输出  
    return {"result": input\_data.lower(), "status": "success"}  
  
tool\_result = tool\_output\_as\_structure("DATA PROCESSING COMPLETED")  
print(tool\_result)

通过这种方式，AI应用能够轻松处理和使用不同工具的输出，使得任务处理更加高效。

统一执行状态和业务状态：将LLM的执行状态与应用的业务状态统一管理

在生产级AI应用中，LLM的执行状态与业务状态应该是统一管理的，这能够确保系统的一致性和高效性。

详细解析：

将LLM的执行状态与应用的业务状态整合，可以避免由于状态不一致导致的错误和混乱。通过集中管理状态，开发者可以更好地监控和控制AI系统的执行过程。

统一管理策略：

定义清晰的状态模型 ：建立一个统一的状态模型，包含LLM的运行状态和业务状态。
状态同步 ：确保LLM的状态与业务逻辑的状态同步变化，避免滞后或错误。
实时监控 ：为执行状态和业务状态提供实时监控和日志，便于追踪问题。

示例：

  
# 业务状态与执行状态的同步管理  
execution\_state = {"status": "idle", "task": None}  
business\_state = {"user\_query": None, "result": None}  
  
def update\_execution\_state(status, task=None):  
    execution\_state["status"] = status  
    execution\_state["task"] = task  
  
def update\_business\_state(user\_query, result=None):  
    business\_state["user\_query"] = user\_query  
    business\_state["result"] = result

统一状态管理使得系统能够清晰地了解当前执行的任务和所处的业务场景。

通过简单的API启动/暂停/恢复：提供简单的API来控制LLM的执行流程

在构建生产级的AI应用时，灵活的控制流程是至关重要的。你可能希望在某些时候启动、暂停或恢复AI系统的执行，尤其是在多任务、多用户环境下。通过设计一套简单、直观的API，可以帮助开发者轻松管理和控制系统的执行状态。

详细解析：

在很多场景中，AI的执行需要根据外部条件进行调整。例如，可能会因为资源限制、用户操作或任务优先级的变化而暂停或恢复任务。通过提供启动、暂停、恢复等控制接口，开发者可以动态管理智能体的运行，确保任务的顺利进行。

关键设计：

简化API设计 ：API的设计应简洁明了，便于开发者快速上手使用。
支持异步操作 ：在多任务环境下，支持异步操作可以提高系统的并发能力。
清晰的状态反馈 ：每个API请求应返回清晰的状态反馈，帮助开发者实时监控执行流程。

示例API设计：

  
from flask import Flask, jsonify  
  
app = Flask(\_\_name\_\_)  
  
execution\_state = {  
    "status": "idle",  
    "task": None  
}  
  
@app.route('/start', methods=['POST'])  
def start\_execution():  
    execution\_state["status"] = "running"  
    execution\_state["task"] = "Analyzing data"  
    return jsonify({"status": "Execution started"}), 200  
  
@app.route('/pause', methods=['POST'])  
def pause\_execution():  
    execution\_state["status"] = "paused"  
    return jsonify({"status": "Execution paused"}), 200  
  
@app.route('/resume', methods=['POST'])  
def resume\_execution():  
    execution\_state["status"] = "running"  
    return jsonify({"status": "Execution resumed"}), 200  
  
if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':  
    app.run(debug=True)

通过这种设计，开发者可以通过REST API快速控制智能体的执行状态，并根据实际需求调整运行流程。

通过工具调用联系人工：在需要时通过工具调用与人类用户交互

虽然AI系统有很强的自主决策能力，但在处理某些复杂任务时，可能仍然需要人类的干预。此时，智能体应该能够通过调用预定的工具与人工用户进行互动，从而获得人工反馈或帮助。

详细解析：

通过工具调用与人工用户进行交互是一种常见的增强AI决策的策略。例如，当智能体遇到无法解答的问题或进行复杂推理时，它可以向指定的人工服务发送请求，并等待人工确认或指导。

设计思路：

人工干预触发条件 ：智能体应能够智能判断何时需要人工干预，并触发与人工用户的交互。
即时反馈 ：工具调用与人工交互的过程应尽量保持即时和流畅，避免长时间的延迟影响用户体验。
任务恢复 ：人工干预完成后，智能体能够从中断点继续任务，恢复工作流。

示例代码：

  
def contact\_human\_for\_assistance(task\_details):  
    # 通过API或其他方式通知人工  
    # 假设这里通过Slack或Email工具发送消息  
    send\_to\_slack(f"Need human help for task: {task\_details}")  
    return "Waiting for human input"  
  
response = contact\_human\_for\_assistance("Complex data analysis required")  
print(response)  # 输出："Waiting for human input"

通过这种方式，AI系统能够在遇到困难时与人工用户保持互动，并确保任务的顺利完成。

掌控你的控制流程：不要完全依赖LLM的自主决策，自行设计和控制应用的流程

尽管LLM具有强大的推理能力，但在某些情况下，开发者应该设计明确的控制流程，避免完全依赖LLM的决策。智能体的任务执行流程应当符合预定的业务逻辑，确保智能体不会做出不符合预期的行为。

详细解析：

智能体的自主决策虽然便捷，但有时可能导致错误或不符合业务需求的行为。通过设计控制流程，开发者可以对智能体的决策进行引导，确保任务按预期进行。控制流程的设计应尽量简洁、明确，并与LLM的推理过程协同工作。

设计思路：

设定明确的决策规则 ：开发者可以通过规则引擎、状态机等工具，控制任务的执行流程。
增强决策透明度 ：在某些情况下，AI的决策过程需要向用户或开发者公开，以便进行审计或修改。
灵活的流程切换 ：根据任务的需求，智能体可以在不同的流程之间切换，确保适应不同的业务场景。

示例代码：

  
# 控制流程示例  
def execute\_task\_with\_control\_flow(task\_details):  
    if task\_details == "Data Analysis":  
        # 选择特定流程进行数据分析  
        return analyze\_data(task\_details)  
    elif task\_details == "Report Generation":  
        # 选择特定流程生成报告  
        return generate\_report(task\_details)  
    else:  
        return "Unknown task"  
  
def analyze\_data(task\_details):  
    return "Data analysis complete"  
  
def generate\_report(task\_details):  
    return "Report generated"  
  
result = execute\_task\_with\_control\_flow("Data Analysis")  
print(result)  # 输出："Data analysis complete"

通过在控制流程中嵌入明确的任务分类和决策逻辑，开发者能够确保智能体在不同场景下的行为符合预期。

将错误压缩到上下文窗口：将错误信息压缩到上下文窗口中，方便LLM进行调试和纠错

在生产环境中，错误是不可避免的，因此开发者必须设计出有效的错误处理机制。当智能体遇到错误时，错误信息应该被压缩并嵌入上下文窗口，以帮助LLM进行调试和纠错。

详细解析：

错误信息不仅仅是日志记录的工具，它还可以作为上下文的一部分，帮助智能体在后续的推理过程中识别并修复错误。通过将错误信息压缩到上下文窗口中，LLM可以迅速获取到错误的来源，并采取必要的措施进行调整。

错误处理策略：

错误信息简化 ：错误信息应简化为简明的描述，方便LLM快速理解。
上下文增强 ：错误信息应与当前的任务和状态结合，形成完整的上下文，有助于LLM的后续推理。
自动纠错机制 ：设计自动纠错机制，当错误信息被识别后，智能体应自动采取措施修正错误。

示例代码：

  
# 错误信息与上下文窗口结合  
context\_window = []  
  
def add\_error\_to\_context(error\_message):  
    context\_window.append({"type": "error", "message": error\_message})  
    if len(context\_window) > 5:  # 限制上下文大小  
        context\_window.pop(0)  
  
add\_error\_to\_context("Failed to connect to the database.")  
print(context\_window)  # 输出错误信息作为上下文的一部分

通过将错误信息与上下文窗口结合，开发者可以让智能体更加智能地进行错误识别和修复，提升系统的鲁棒性。

小而专注的智能体：构建功能单一且专注的智能体

在AI系统设计中，小而专注的智能体往往比庞大而复杂的系统更容易管理和优化。每个智能体应专注于完成一个特定的任务，从而避免复杂性导致的潜在问题。

详细解析：

小而专注的智能体不仅更容易开发和维护，还能够在特定领域内发挥更强的作用。通过将复杂的任务分解成多个小型智能体，每个智能体都可以专注于处理自己擅长的部分，最终协同工作完成更大的任务。

设计思路：

任务分解 ：将大任务分解成多个子任务，每个子任务由一个专注的智能体来处理。
模块化 ：每个智能体都是一个独立的模块，可以独立开发、测试和部署。
低耦合 ：智能体之间的耦合度低，能够独立完成任务并与其他智能体进行交互。

示例代码：

  
# 小而专注的智能体示例  
def process\_order(order\_details):  
    if order\_details['type'] == "food":  
        return handle\_food\_order(order\_details)  
    elif order\_details['type'] == "electronics":  
        return handle\_electronics\_order(order\_details)  
    else:  
        return "Unsupported order type"  
  
def handle\_food\_order(order\_details):  
    return "Food order processed"  
  
def handle\_electronics\_order(order\_details):  
    return "Electronics order processed"  
  
order = {"type": "food", "details": "Pizza"}  
result = process\_order(order)  
print(result)  # 输出："Food order processed"

通过小而专注的智能体设计，系统的复杂性得以降低，维护和扩展变得更加容易。

从任何地方触发，满足用户需求：让智能体可以从任何地方触发，方便用户使用

为了提升智能体的可用性和灵活性，智能体应该能够在任何时候、任何地方被触发。这意味着无论是在Web应用、移动端、命令行界面（CLI）、还是其他平台，用户都能够方便地与智能体交互并启动任务。

详细解析：

传统的AI应用通常局限于固定的触发方式（如按钮点击、特定时间任务等），而“从任何地方触发”意味着要设计一个开放的触发机制，让智能体能够在不同环境中响应用户的需求。这种设计提高了应用的灵活性，能够满足各种用户需求，并增强用户体验。

设计思路：

多平台支持 ：确保智能体可以通过不同的平台和接口进行触发，例如API、Webhooks、消息队列等。
触发方式灵活 ：设计灵活的触发机制，包括定时触发、事件驱动触发、用户交互触发等。
即时响应 ：智能体在被触发时应尽可能提供即时的反馈，减少等待时间。

示例代码：

  
from flask import Flask, request, jsonify  
  
app = Flask(\_\_name\_\_)  
  
@app.route('/trigger-task', methods=['POST'])  
def trigger\_task():  
    task\_type = request.json.get('task\_type')  
    if task\_type == "data-analysis":  
        return jsonify({"status": "Data analysis started"}), 200  
    elif task\_type == "report-generation":  
        return jsonify({"status": "Report generation started"}), 200  
    else:  
        return jsonify({"status": "Unknown task type"}), 400  
  
if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':  
    app.run(debug=True)

通过这种设计，智能体可以通过POST请求被从不同地方触发。例如，用户在Web界面、API接口、或其他系统中提交任务请求，智能体会根据请求类型执行相应任务。

将你的代理变成无状态的 Reducer：设计无状态的代理，简化状态管理

在复杂的AI应用中，代理（Agent）的状态管理是一个挑战。为了简化开发和提高系统的可维护性，设计无状态的代理（Stateless Agent）成为一种最佳实践。无状态的代理不依赖于内部的长期状态，它们只根据输入数据进行计算并返回结果，从而避免了复杂的状态管理。

详细解析：

无状态的代理可以大大简化AI应用的状态管理问题，特别是在分布式和高并发的环境下。因为无状态的代理不需要维护用户上下文或执行历史，它们可以更加灵活地与其他系统交互，同时减少出错的概率。

设计思路：

简化状态管理 ：无状态的代理不存储任何执行历史或上下文信息，每次执行时，都会从输入数据中重新计算结果。
功能隔离 ：每个代理处理单一功能，输入与输出是唯一的依赖。
通过外部系统管理状态 ：状态可以通过外部服务（如数据库、缓存等）来管理，而代理本身只负责计算和决策。

示例代码：

  
def stateless\_agent(input\_data):  
    # 无状态的代理：每次调用仅基于输入数据进行处理  
    processed\_data = input\_data.lower()  
    return {"status": "success", "data": processed\_data}  
  
# 测试  
input\_data = "HELLO WORLD"  
result = stateless\_agent(input\_data)  
print(result)  # 输出：{'status': 'success', 'data': 'hello world'}

通过无状态的设计，智能体避免了复杂的状态存储和管理，只关心当前的输入数据。它能够在任何地方调用，并且每次调用都能得到一致的输出。这种设计非常适合需要高并发和高可靠性的应用场景。

总结

通过遵循12-factor-agents的12条原则，我们能够构建出更加稳定、灵活和高效的生产级AI应用。这些原则不仅适用于LLM应用，还能为所有类型的智能体设计提供指导。在实际开发中，通过将这些原则逐步引入到应用中，开发者可以避免很多常见的陷阱，提升智能体的质量和用户体验。

猫头虎开源fork项目仓库：https://github.com/MaoTouHU/12-factor-agents

以下是每条原则的要点总结：

自然语言到工具调用 ：智能体应能够将自然语言指令转化为具体的工具调用。
掌控提示词 ：自行设计和优化提示词，避免依赖框架的默认提示。
掌控上下文窗口 ：确保上下文窗口包含足够的信息进行推理。
工具输出结构化 ：将工具视为具有结构化输出的函数，便于LLM解析。
统一执行状态和业务状态 ：将LLM的执行状态与业务状态统一管理。
简单的API控制执行流程 ：提供启动/暂停/恢复的API，控制执行流程。
通过工具调用联系人工 ：在必要时通过工具调用与人工用户交互。
掌控控制流程 ：设计并控制智能体的任务执行流程，而非完全依赖LLM的决策。
将错误压缩到上下文窗口 ：将错误信息压缩并放入上下文中，帮助智能体调试。
小而专注的智能体 ：设计功能单一、专注的智能体，减少复杂性。
从任何地方触发 ：让智能体能够从任何地方触发，满足用户需求。
无状态的代理 ：设计无状态的代理，简化状态管理，提升灵活性。

通过这些最佳实践，开发者可以大大提升AI应用的质量与可维护性，构建出高效且可靠的生产级智能体。希望这些原则和示例对你在AI应用开发过程中有所帮助，让你能够构建出满足用户需求的高质量智能体！

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