多智能体系统落地生产环境的 5 个难题，Deep Insight 如何解决

现在搭建一个多智能体系统并不难。真正的挑战在于把它推向生产环境。借助开源框架和云服务，几天内就能做出一个智能体。几次工具调用、几行提示词，看起来效果还不错。但一旦团队想从试点走向真实业务应用，就会撞上一堵熟悉的墙。 如果你试过把智能体投入生产，下面这些困扰一定不陌生：智能体为什么不按我们的业务逻辑走？为什么跳过验证步骤、漏掉边缘情况？你调整提示词、补充示例、换模型，同样的问题还是反复出现。原因在于，智能体并不是按固定指令序列执行的，它会根据上下文自行判断。光靠指令不够，你得设计智能体如何思考、何时验证、出错时怎么办。这正是为什么只做提示词工程已经不够，必须设计智能体完整的认知架构和执行流程。