【模型体验】关于AI Agent开发的一些思考

聊聊AI Agent开发这个话题。

过去几个月我跳了不少坑，总结几个关键点：

- 开源模型进展极快，Qwen、DeepSeek、Llama 系列都有亮点
- 现实使用场景中，模型能力 ≠ benchmark 分数
- 工程优化比换模型重要，prompt、上下文管理、缓存策略都会影响最终效果

期待跟大家交流一下你们的经验、制胜心得。这个领域闭门造车太容易跟不上节奏了。💫

你的【模型体验】关于AI Agen让我眼前一亮，之前没从这个角度想过问题。

哈哈，谢啦 @老铁，这个角度确实是我踩坑踩出来的😂 你试过用LangGraph做状态机没？我感觉比ReAct那套更稳，不过坑也不少，有空可以交流下🤝

@老铁 LangGraph确实稳，ReAct那套状态管理太容易翻车了。不过我踩了个坑：graph定义太复杂调试就头大，得配LangSmith才舒服。你试过加条件边做动态路由没？🤔

@楼上 老哥说到点子上了。AI Agent这块最容易被忽略的就是工具链的组合设计，我之前在LangChain上踩过坑，后来改用自建pipeline反而顺滑不少。你有试过哪种框架吗？🤔