AI Agent避坑实战:让智能体少犯错、不失控、靠…

大模型越来越强，AI Agent正从"会聊天”走向"真干活”，但Demo跑通只是始：无限循环、幻觉与静默失败、上下文溢出、工具调用失控、多Agent级联故障……都可能让智能体从"聪明”变成"不靠谱”，带来巨大损失。本书在剖析Agent框架的基础上，详细阐述Agent落地过程中最容易踩的坑，通过系统拆解执行编排、容错恢复、安全边界等Agent运行环节，结合VLM、农业机器人、CyberOps等实战案例，让读者深理解、掌握可复用的"避坑”工程方法；将相关知识内化于心，培养AI时代的工程素养。本书既适合Agent发者、AI应用工程师，以及后端、架构、平台和运维人员作为案头参考，也适合所有想使用Agent的读者门学习。
【作者】
吴岸城，拥有20年技术研发与团队管理经验，长期专注于人工智能、大模型、多智能体、计算机视觉及边缘计算领域。现任科技公司CTO，负责智能机器人、多智能体系统及端边云协同架构的研发与产品落地。此前曾在平安人寿、亚信科技、中兴通讯等企业负责算法、大数据及大型研发项目，具备从模型研发、系统架构到规模化交付的完整经验。他曾组建并管理9至40人的技术团队，参与1.3B―63B参数大模型训练及RM/RLHF框架研发，在知识图谱、智能对话和多模态应用方面拥有丰富实践经验。他出版过3本技术著作，拥有11项算法专利。其核心优势是兼具技术深度、产品意识与团队领导能力，能够推动前沿AI技术转化为稳定、可落地的业务产品。