2025年构建可靠AI代理的10大经验最佳实践

在UiPath，我们践行代理式思维已有一阵子。我们不只造演示；我们造能发布、扩展、在真实企业混乱中生存的代理。

若你曾将大语言模型（LLM）接入生产，知：坏的不是提示。是它们周围一切。错误处理、上下文管理、工具契约、可追溯性。这就是我们构建UiPath Studio中Agent Builder方式原因。我们想给你控制和可观测性，使AI代理像真实软件组件一样工作。

这是我们大规模构建、测试、发布代理式自动化学到的。这些是助你从“勉强工作”到“生产运行不唤醒我凌晨2点”的代理构建者最佳实践。

1. 设计安全失败代理（非仅快速）

• 深思熟虑集成代理进自动化：避免将代理嵌入REFramework除非极强用例。代理引入变量（如升级、错误处理）必须仔细管理。推荐UiPath Maestro™以获得更好可见性和控制。

• 避免代理重试机制：代理输出非确定性，重试不保证改进。代为在代理或工具内捕获处理错误。

• 从小而聚焦开始：始于单一职责代理；每个有一个清晰目标和窄范围。宽泛提示降低准确性；窄范围确保一致性能。

• 模块化为多专业代理：通过组合代理和机器人构建模块化系统应对复杂工作流，而非单一“全能”代理。这允许受控扩展、更易调试、灵活复用。

• 确定性任务用工具：当用例要求时，通过调用经验证UiPath自动化或API作为工具而非让代理直接行动来限制风险。这增加可预测性和安全性。

• 对齐代理目标和可衡量结果：设计前定义清晰目标、性能指标、成功标准。代理应在可衡量边界内运行。

2. 正确配置上下文

• 索引企业上下文：索引代理将依赖结构化源、知识库（KBs）、文档。好规划和上下文设置是可靠执行关键。确保选正确搜索策略。语义搜索在非结构化文本找基于意义匹配，结构化搜索从定义模式检索精确数据。DeepRAG结合两者深度推理跨大、复杂、混合源。

• 选正确模型：UiPath Studio中Agent Builder模型无关，故用最适合用例模型。GPT-5例如通常比GPT-4更可靠。评估用不同模型而非代理本身以避免偏见。

• 保持工具定义清晰：用简单、描述性工具名，小写字母数字，无空格或特殊字符。名须与提示中引用完全匹配。

3. 将每个能力视为工具

• 将每个外部能力视为工具：工具应有紧凑输入输出契约和清晰成功标准。尽可能复用UiPath自动化为工具。

• 模式驱动提示：保持工具提示简洁结构化。验证输出形状并显式处理空或空结果。

• 文档和版本工具：维护每工具清晰版本控制和评估历史。关联评估运行到特定版本。

• 构建工具提高代理确定性任务可靠性：LLM不擅长数学、比较日期等。为避免代理可靠性问题，构建工具执行复杂操作。

4. 像产品规格写提示（非散文）

• 迭代设计和测试：提示工程是迭代技艺，用UiPath Agent Builder通过构建合适评估集和构建中测试精炼系统提示和任务指令。

• 从定义以下系统提示开始：

  • 角色和人设

  • 指令

  • 目标和上下文

  • 成功指标

  • 护栏和约束

• 使用结构化多步推理：为复杂工作流融入思维链式推理。显式定义任务分解、推理方法、输出格式。

• 尽可能具体详细描述代理期望结果：确保在UiPath Data Manager中定义输出参数正确输出模式。提供示例也有帮助。

• 描述应发生什么而非不应发生什么：区别在于提示AI代理“切勿询问个人信息”与“避免询问个人信息，改引导用户至…”。

• 考虑不同提示完成相同任务：模型有不同隐性行为。如不确定时倾向抛错，故需特定模型指令。

• 用评估集帮助微调提示：用提示优化工具实验模型和提示。

• 用Markdown语言：用此语言可强调提示某些方面。示例：* *关键：* *

• 避免在提示中按值引用输入参数：如{{input}}，因值将运行时替换为实际参数值。

想扩展提示技能？UiPath Academy有“如何写更好提示”和“代理式提示工程”课程覆盖你。

5. 为真实世界评估

• 构建稳健评估数据集：每代理至少30评估用例。模拟可能阻塞运行工具和升级。包含成功、边缘、失败场景。

• 评估广度和深度：覆盖多维度——结果准确性、推理、可追溯性、适应性、工具使用成功。

• 端到端测试：在完整自动化上下文评估代理，非孤立。测试集成、通信、恢复、失败模式。

• 使用追踪：定期审查追踪日志检查代理推理循环、决策、工具使用。识别错误、低效、意外行为。

• 指标和治理：追踪健康分数和回归指标，发布门控于通过阈值。

6. 内置安全、治理、合规

• 通过UiPath Orchestrator或Maestro运行代理：部署代理为流程以继承生命周期管理、审计、治理。

• 利用AI信任层：应用分组权限、PII脱敏、审计日志、限流、使用控制。

• 维持人在回路：高风险决策用升级进行人工审查。这些交互告知代理记忆，改进未来运行。

• 用护栏：设定和强制可接受行为和升级规则。

7. 有目的版本化和门控发布

• 版本化一切：维护提示、工具、数据集、评估清晰版本控制。

• 门控生产发布：评估通过且推出计划定稿后才移代理到生产。

• 附加评估到版本标签：确保设计到部署可追溯。

8. 设计建立信任的对话

• 设定清晰期望：沟通代理能和不能做什么。提供透明工具行动和清晰人/机器人升级路径。

• 确认不可逆行动：用确定性确认（“我将用Y字段创建X——继续？”）。

设计透明度：在适当处展示上下文或推理片段建立信任。

9. 不牺牲质量控制成本和性能

• 优化模型使用：适配模型选择（大模型做复杂推理，小模型做分类或路由）。

• 限制token使用：保持检索聚焦、总结长上下文、缓存稳定响应。

• 批处理和分层操作：批量低风险调用，仅必要时升级至高能力模型。

10. 用追踪、记忆、人工反馈持续改进

• 追踪和学习：用Agent Builder中追踪和评估能力迭代改进可靠性。用代理记忆帮助AI代理从人解决升级中学习。

• 人工反馈循环：升级、评估反馈、运行日志应反哺设计更新和代理记忆。

• 增量扩展：仅在小规模稳定性和性能验证后扩展代理能力。

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对开发者，我们把你需知构建和部署代理多种方式放一处便利位置。从这里开始。

FAQ：Agent Builder和AI代理

什么是代理构建器？

代理构建器是开发环境，让你设计、配置、部署能在企业环境中推理、决策、行动（安全可靠）的AI代理。

为什么用UiPath Agent Builder而非通用LLM代理工具？

UiPath Studio中Agent Builder为生产设计、非原型。它结合评分和评估驱动开发以企业就绪，无缝集成你现有业务系统。你可通过低代码、用户友好界面接入完整工具集，含UI自动化和智能文档处理（IDP），并轻松跨更广UiPath Platform扩展以端到端自动化。

生产前如何评估AI代理？

用评估数据集、追踪日志、回归指标验证准确性、工具使用成功、安全性。UiPath评估和追踪功能使这简单可重复。

代理能随时间改进吗？

能。代理记忆和升级反馈循环帮助代理从人工干预学习并随时间安全演进。