12.7 案例模板与 Checklist

为了确保本书案例的专业性与一致性，所有新增或修改的案例必须遵循以下结构化模板。

12.7.1 标准案例呈现模板

所有实战案例（Case Study）应包含以下核心模块：

案例背景

• 行业/场景：明确案例发生的具体环境（如：金融风控、电商客服、软件开发）。

• 用户痛点：在引入智能体之前面临的主要挑战（如：以前主要靠人工且效率低、传统规则引擎维护成本高）。

目标设定

• 核心目标：一句话概括要解决的问题。

• 关键指标：量化的成功标准（如：响应时间显著降低、准确率显著提升、人工成本下降）。

解决方案

• 架构设计：使用的智能体架构（单体/多智能体、ReAct/ToT/Hierarchical 等）。

• 关键技术栈：

  • 模型选型：按能力与约束选择（指令遵循、工具调用、成本、延迟、合规）。

  • 记忆设计：缓存、向量检索与结构化存储的组合。

  • 工具集：数据库、搜索、代码执行等工具能力，以及工具服务协议的接入方式。

• 工作流图示：推荐使用 Mermaid 流程图展示数据流向

图 12-4：标准协作架构图模板

实施成效

• 定性分析：解决了哪些具体问题，用户体验如何改善。

• 定量数据：与设定目标的对比（例如延迟下降、错误率下降、吞吐提升）。

风险与教训

• 遇到的坑：实施过程中的主要障碍（如：幻觉控制、延迟优化、成本超支）。

• 改进建议：对后来者的建议及未来的迭代方向。

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12.7.2 工程落地检查清单

在描述工程实现部分时，请核对是否包含以下要素：

• 输入输出定义：明确智能体的输入数据格式（JSON Schema）和预期输出结构。

• 依赖说明：列出所需的库、API Key、环境变量或外部服务。

• 核心代码片段：提供关键逻辑的伪代码或 Python 代码（需添加注释，展示核心 Logic）。

• 环境配置：简要说明运行所需的软硬件环境（如 Python 版本、Docker 容器）。

• 错误处理：说明如何处理常见异常（如：网络超时、模型拒答、工具调用失败）。

• 可观测性：是否添加了追踪与评估配置代码或说明。

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12.7.3 更新检测流程

建议在每次升级模型、框架或工具链之前执行以下检查，以保持系统的可控性：

1. 能力变更：检查模型/SDK 是否存在工具调用、结构化输出、上下文与缓存机制的变化。

2. 破坏性变更：检查依赖是否存在主版本升级或弃用策略。

3. 回归验证：运行自动化评估集与关键链路回放，确认行为差异在可接受范围。

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12.7.4 AgentOps 指标清单（参考）

指标类别	具体指标	推荐阈值	备注
效果	任务成功率	由业务设定	低于阈值需优化提示词或流程
	步骤准确率	由业务设定	关键步骤需要更高阈值
性能	端到端延迟	由业务设定	离线任务可放宽
	首字生成时间	由业务设定	影响用户体验
成本	词元消耗	依预算	需监控异常波动
稳定性	工具调用失败率	由业务设定	需完善错误重试机制
安全	护栏触发次数	趋近 0	需人工审计触发案例

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12.7.5 工具开发检查清单

开发自定义工具时，必须通过以下核查：

• 幂等性：

  • 读操作是否真正无副作用？

  • 写操作重复执行是否安全？例如：create_user 如果用户已存在，是报错还是返回现有 ID？

• 安全性：

  • 是否校验了参数类型和范围？

  • 是否防止了路径遍历攻击？例如 ../etc/passwd

  • 敏感操作是否标记为 Human-in-the-loop？

• 容错性：

  • API 超时是否有重试机制？

  • 错误信息是否对 LLM 友好？（不要返 500 HTML，要返 "查询超时，建议缩小时间范围重试"）

• 可观测性：

  • 是否记录了入参和出参的 Log/Trace？

  • 耗时操作是否有进度反馈？