第十五篇：构建 Agent 工程的教训

先把问题放回工程现场

做 AI Agent 容易踩坑，常见原因包括系统边界模糊、协作方式粗糙、产品化机制没有提前设计清楚。

这篇文章把常见问题放回真实的 Agent 工程语境中看：它为什么重要，适合解决哪类问题，在生产环境中会遇到哪些限制。Agent 工程的关键，是把模型、工具、记忆、工作流和评估体系组合成一套能运行、能观察、能持续优化的系统。