2025 年构建可靠 AI 代理的 10 个经过验证的最佳实践

在 UiPath，我们已经有一段时间保持代理心态了。我们不只是构建演示；我们还构建演示。我们建立能够运输、扩展并在真实的企业混乱中生存的代理。

如果您曾经将大型语言模型 (LLM) 连接到生产中，您就会知道：损坏的不是提示。这是他们周围的一切。错误处理、上下文管理、工具契约、可追溯性。这就是我们按照我们的方式在 Studio 中构建 UiPath Agent Builder 的原因。我们希望为您提供使人工智能代理像真正的软件组件一样工作所需的控制力和可观察性。

以下是我们在大规模构建、测试和交付代理自动化方面所学到的知识。这些是代理构建器的最佳实践，将帮助您从“它有点管用”转变为“这个东西在生产环境中运行，而不会在凌晨 2 点叫醒我”。

1。设计安全的代理（不仅仅是快速）

• 在自动化中仔细集成代理：避免将代理嵌入 REFramework 中，除非您有非常强大的用例。代理引入了必须小心管理的变量（例如升级、错误处理）。相反，建议使用 UiPath Maestro™ 以获得更好的可见性和控制。

• 避免代理的重试机制：代理输出不是确定性的，因此重试并不能保证改进。相反，捕获并处理代理或工具本身内的错误。

• 从小事做起，重点突出：从单一职责代理开始；每一项都有一个明确的目标和狭窄的范围。宽泛的提示会降低准确性；狭窄的范围确保一致的性能。

• 模块化为多个专门代理：通过将代理和机器人结合起来来构建模块化系统，以实现复杂的工作流程，而不是一个“包办一切”的代理。这允许控制缩放、更容易调试和灵活重用。

• 对于确定性任务，请使用工具：在用例需要时，通过调用经过验证的 UiPath 自动化或 API 作为工具而不是让代理直接采取行动来限制风险。这提高了可预测性和安全性。

• 协调代理目标和可衡量的结果：在设计开始之前定义明确的目标、绩效指标和成功标准。代理应在可衡量的范围内运作。

2。以正确的方式配置上下文

• 索引您的企业环境：索引您的代理将依赖的结构化源、知识库 (KB) 和文档。良好的规划和环境设置是可靠执行的关键。确保选择正确的搜索策略。语义搜索在非结构化文本中查找基于含义的匹配，结构化搜索从定义的模式中检索准确的数据。 DeepRAG 将两者结合起来，对大型、复杂或混合源进行深入推理。

• 选择正确的模型：Studio 中的 UiPath Agent Builder 与模型无关，因此请使用最适合您的用例的模型。例如，GPT-5 通常比 GPT-4 更可靠。使用与代理本身不同的模型进行评估以避免偏差。

• 保持工具定义的清晰度：使用简单、描述性的工具名称，其中包含小写字母数字字符，且不含空格或特殊字符。名称必须与提示中引用的内容完全匹配。

3。将每项能力视为工具

• 将每项外部能力视为一种工具：工具应具有严格的输入/输出合同和明确的成功标准。尽可能重复使用 UiPath 自动化作为工具。

• 架构驱动的提示：保持工具提示简洁且结构化。验证输出形状并显式处理 null 或空结果。

• 文档和版本工具：维护每个工具的清晰版本控制和评估历史记录。将评估运行链接到特定版本。

• 构建工具来提高代理执行确定性任务的可靠性：法学硕士不擅长数学、比较日期等。为了避免代理可靠性出现任何问题，请构建执行复杂操作的工具。

4。编写产品规格等提示（而不是散文）

• 迭代设计和测试：提示工程是一种迭代工艺，因此使用 UiPath Agent Builder 通过构建适当的评估集并在构建时进行测试来完善您的系统提示和任务指令。

• 从定义以下内容的系统提示符开始：

  • 角色和人物

  • 使用说明

  • 目标和背景

  • 成功指标

  • 护栏和约束

• 使用结构化、多步骤推理：将思想链式推理纳入复杂的工作流程。明确定义任务分解、推理方法和输出格式。

• 尽可能具体且详细地说明代理的所需结果：确保在 UiPath 数据管理器中定义输出参数的正确输出模式。提供示例也有帮助。

• 描述应该发生什么而不是不应该发生什么：这是提示您的人工智能代理“不要询问个人信息”和“避免询问个人信息，而是让用户参考......”之间的区别。

• 考虑不同的提示来完成相同的任务：模型具有不同的隐式行为。例如，在不确定时容易引发错误，因此它们需要特定的每个模型指令。

• 使用评估集帮助微调提示：使用提示优化工具试验模型和提示。

• 使用 Markdown 语言：使用此语言可以让您在提示中强调某些方面。示例：* *关键：* *

• 避免在提示中通过输入参数的值引用输入参数：例如，{{input}}，因为该值将在运行时替换为实际参数值。

想扩展您的提示技能吗？ UiPath 学院为您提供了“如何编写更好的提示”和“代理提示工程”课程。

5。评估现实世界

• 构建强大的评估数据集：每个代理至少有 30 个评估案例。模拟可能阻止运行的工具和升级。包括成功案例、边缘案例和失败场景。

• 评估广度和深度：涵盖多个维度——结果的准确性、推理、可追溯性、适应性和工具使用的成功。

• 端到端测试：在完全自动化环境中评估代理，而不仅仅是孤立地评估代理。测试集成、通信、恢复和故障模式。

• 使用跟踪：定期查看跟踪日志以检查代理的推理循环、决策和工具使用情况。识别错误、低效率和意外行为。

• 指标和治理：跟踪健康评分和回归指标，并在通过阈值时发布门禁。

6。内置安全、治理和合规性

• 通过 UiPath Orchestrator 或 Maestro 运行代理：将代理部署为进程以继承生命周期管理、审计和治理。

• 利用 AI 信任层：应用每组权限、PII 修订、审核日志、限制和使用控制。

• 保持人机参与：通过升级对高风险决策进行人工审核。这些交互可以告知代理记忆，从而改善未来的运行。

• 使用护栏：为可接受的行为和升级制定并执行规则。

7。专用版本和门发布

• 对所有内容进行版本控制：对提示、工具、数据集和评估保持清晰的版本控制。

• 进入生产发布：仅在评估通过且推出计划最终确定后才将代理移至生产。

• 将评估附加到版本标签：确保从设计到部署的可追溯性。

8。设计建立信任的对话

• 设定明确的期望：传达代理可以做什么和不能做什么。提供透明的工具操作和清晰的人/机器人升级路径。

• 确认不可逆转的操作：使用确定性确认（“我将使用 Y 字段创建 X — 继续吗？”）。

• 透明设计：在适当的情况下显示上下文或推理片段以建立信任。

9。在不牺牲质量的情况下控制成本和性能

• 优化模型使用：调整模型选择的大小（大模型用于复杂推理，较小模型用于分类或路由）。

• 限制令牌的使用：保持检索重点，总结长上下文，并缓存稳定的响应。

• 批量和分层操作：批量低风险调用，仅在必要时升级到更高功能的模型。

10。通过痕迹、记忆和人工反馈不断改进

• 跟踪和学习：使用 Agent Builder 中的跟踪和评估功能来迭代提高可靠性。使用代理内存帮助 AI 代理从人们解决的升级中学习。

• 人工反馈循环：升级、评估反馈和运行日志都应反馈到设计更新和代理内存中。

• 逐步扩展：只有在较小规模上证明稳定性和性能后，才能扩展代理能力。

准备好构建您的第一个生产代理了吗？

开始使用 Agent Builder 或观看现场演示。

对于开发人员，我们已将您需要了解的有关构建和部署代理的多种方法的所有信息放在一个方便的地方。 从这里开始 .

常见问题解答：Agent Builder 和 AI 代理

什么是代理构建器？

代理构建器是一个开发环境，可让您设计、配置和部署 AI 代理，这些代理可以在企业环境中（安全可靠地）进行推理、决策和操作。

为什么使用 UiPath Agent Builder 而不是通用的 LLM 代理工具？

Studio 中的 UiPath Agent Builder 专为生产而非原型而设计。它将评分和评估驱动的企业准备开发与无缝集成到您现有的业务系统相结合。您可以通过低代码、用户友好的界面利用完整的工具集，包括 UI 自动化和智能文档处理 (IDP)，并在更广泛的 UiPath 平台上轻松扩展以实现端到端自动化。

在生产前如何评估 AI 代理？

使用评估数据集、跟踪日志和回归指标来验证准确性、工具使用成功率和安全性。 UiPath 评估和跟踪功能使这一过程变得简单且可重复。

代理可以随着时间的推移而改进吗？

是的。代理记忆和升级反馈循环可帮助代理从人类干预中学习并随着时间的推移安全发展。