Agent工程范式迁移：从确定性代码到非确定性大模型驱动的系统构建

30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Claude 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度LangChain 创始人 Harrison Chase 最近在播客中抛出了一个明确的判断2026 年将成为“Agent 工程”的分水岭传统软件公司正面临一场生存考验。这并非危言耸听而是基于一个正在发生的根本性转变软件系统的“行为逻辑”正从确定性代码转向由非确定性大模型驱动的 Agent。这意味着过去几十年软件工程赖以生存的“读代码即可知系统行为”的范式正在失效。对于开发者、架构师和公司决策者而言理解这场变革的核心差异并掌握新的工程方法已不再是“要不要”的问题而是“如何快速适应”的生存问题。这篇文章将深入拆解 Harrison Chase 的核心观点并结合当前技术实践为你梳理清楚 Agent 工程与传统软件工程到底有何不同以及作为技术从业者你现在应该关注什么、学习什么、实践什么。我们将重点关注几个核心问题为什么说“光读代码不够了”为什么 Trace执行轨迹和 Memory记忆突然变得至关重要传统软件公司的数据资产在 Agent 时代如何发挥价值以及面对即将到来的 2026我们该如何构建面向未来的 Agent 应用。1. 核心能力速览Agent 工程 vs. 传统软件工程在深入细节之前我们先通过一个表格快速对比 Agent 工程与传统软件工程的核心差异这有助于建立清晰的认知框架。维度传统软件工程Agent 工程行为确定性确定性。系统行为完全由代码逻辑决定输入相同输出必然相同。非确定性。系统行为由“代码 大模型”共同决定模型是黑箱输出具有概率性。开发范式设计驱动。先设计架构和逻辑再编写实现代码。数据与交互驱动。通过 Prompt 设计、工具编排、Trace 分析和迭代反馈来“调教”系统行为。调试与理解看代码 日志/断点。通过阅读源代码和查看关键日志点即可理解系统行为。看 Trace。必须通过完整的执行轨迹Trace来理解 Agent 在每一步的思考、决策和行动。测试重点单元测试、集成测试。基于确定的输入输出进行断言。在线评估Eval、人类反馈。依赖 LLM-as-a-Judge 或真实人类对复杂输出进行评判。核心资产代码库、架构文档。Prompt、工具集、Trace 数据、评估集。迭代方式版本发布、功能更新。迭代周期相对较长围绕明确的需求进行。快速 Prompt 调整、Memory 学习。可以基于单次交互反馈即时微调系统行为。系统状态显式存储在数据库/内存中。状态清晰、可查询。部分隐式存在于模型上下文和 Memory 中。状态管理更复杂涉及上下文工程。典型工具IDE、版本控制系统、CI/CD、监控告警。LangChain/LangGraph、LangSmith、向量数据库、评估平台。这个对比清晰地揭示了一个事实构建 Agent 不再是简单的“给软件加一层 AI 外壳”而是一场工程范式的迁移。接下来我们将逐一拆解这些差异背后的技术细节和应对策略。2. 为什么“读代码”不够了Trace 成为新的“真相之源”Harrison Chase 在对话中反复强调了一个核心观点在 Agent 系统中你无法仅通过阅读代码来理解或预测系统的行为。因为决定最终行为的除了你写的工具调用逻辑和流程控制代码还有一个巨大的、非确定性的变量——大语言模型本身。传统软件调试当系统出错时你会查看错误日志、设置断点、单步执行最终定位到某一行代码的逻辑错误或数据异常。整个调试过程建立在“代码即真理”的基础上。Agent 系统调试当 Agent 输出不符合预期时你首先需要查看的是它的Trace。Trace 记录了 Agent 完整的思考链Chain-of-Thought它收到了什么输入、调用了什么工具、工具返回了什么结果、基于这些结果它又思考了什么、下一步决定做什么。只有通过 Trace你才能知道在某个决策点上模型的“脑海”里到底有什么信息它为什么会做出那样的选择。这就是 LangSmith 这类工具变得至关重要的原因。它不再是简单的日志聚合系统而是 Agent 时代的“调试器”和“协作中心”。Harrison 提到现在开源社区的用户反馈问题第一反应不再是“把代码发给我看看”而是“把 LangSmith Trace 链接发给我”。没有 Trace几乎无法进行有效的 Debug。一个简单的类比传统软件像是烹饪食谱严格按照步骤就能得到可预期的菜肴。Agent 则像是一位厨师学徒食谱代码告诉他基本的操作流程如切菜、开火但“火候多大”、“放多少盐”这些决策由学徒模型根据现场情况上下文自行判断。你要了解这道菜为什么做咸了不能只看食谱必须复盘学徒每一步的观察和决策过程Trace。3. 工程范式的迁移从“脚手架”到“驾驭框架”Harrison 清晰地划分了 Agent 技术演进的三个阶段并提出了Framework与Harness的关键区分。第一阶段简单链与提示词。早期 LangChain 阶段模型能力有限主要做简单的提示词链式调用。系统的“智能”很大程度上依赖于开发者精心设计的提示词流程Scaffolding。第二阶段工具调用与规划。模型开始支持函数调用Tool Calling具备初步的规划和推理能力。开发者需要构建复杂的“认知架构”来引导模型例如通过显式的步骤规划、子任务分解来完成任务。此时的工程重点在于设计流程。第三阶段长任务 Agent 与 Harness。以 Claude Code、Deep Research 等为代表的“长任务 Agent”崛起。它们能自主运行很长时间执行复杂任务。此时的工程重点从“设计流程”转向了“提供环境”也就是Harness。那么Framework 和 Harness 区别何在Framework如 LangChain/LangGraph是无偏好的基础设施。它提供了构建 Agent 所需的模块模型、记忆、工具、向量存储等和编排能力图、状态机但不对“如何构建一个好 Agent”做出强制规定。它强调灵活性和可组合性。Harness如 Deep Agents是有主张的运行时环境。它内置了一系列认为“正确”的设计决策例如特定的规划策略、上下文压缩方法、文件系统交互模式等。Harness 的目标是让开发者能更快速、更稳定地构建出某类 Agent如编程 Agent、研究 Agent。Harrison 指出目前最成功的 Harness 往往与特定模型家族深度绑定例如为 Claude 或 GPT 优化因为它们深刻理解了该模型在特定任务如编程上的“偏好”和“母语”。对于大多数应用开发者而言未来更可能的是直接使用成熟的 Harness而非从头构建自己的 Framework。4. 新工程核心上下文工程、评估与记忆当系统的“智能”转移到大模型这个黑箱中后传统的工程手段必须升级。Harrison 重点提到了三个新核心上下文工程、评估和记忆。4.1 上下文工程长任务 Agent 运行过程中会产生海量的中间信息。如何管理有限的模型上下文窗口成为决定 Agent 能否持续工作的关键。这就产生了上下文工程。压缩将冗长的历史对话或工具输出进行总结提炼保留核心信息腾出上下文窗口。选择性读取不把所有信息都塞进上下文而是将大量数据如长文档、代码库存入外部存储文件系统、数据库让 Agent 学会在需要时主动查询。分层管理区分短期工作记忆在上下文里和长期知识库在外部存储中。Harrison 坚信文件系统或虚拟文件系统的访问能力是长任务 Agent 的必需品因为它为上下文工程提供了最自然的状态存储和检索机制。4.2 评估与反馈如何判断一个 Agent 工作得好不好传统的自动化测试断言 A B在非确定性输出面前常常失效。人类反馈为王最直接有效的方式是引入真人进行评估。LangSmith 的标注队列Annotation Queues就是为了系统化地收集人类对 Trace 的反馈是好是坏哪里需要改进LLM-as-a-Judge用另一个 LLM 来模拟人类判断对输出进行评分。但这需要精心校准Align确保其评分标准与人类偏好一致。Harrison 更看好将其作为工程反馈机制用于快速迭代优化 Harness 和 Prompt而非直接作为强化学习的奖励信号。基于 Trace 的评估评估对象从最终输出扩展到整个执行过程。一个任务失败了是因为工具调用错误还是规划不合理通过分析 Trace 可以定位问题环节。4.3 记忆记忆是跨会话的上下文工程。它让 Agent 能够从历史交互中学习避免重复错误个性化行为。会话记忆记住本次对话的历史。长期记忆记住用户偏好、历史任务结论等并在未来的任务中主动运用。 Harrison 认为记忆可能成为 Agent 应用的强大护城河。一个能通过记忆不断自我改进、适应用户习惯的 Email Agent其体验会远远优于一个每次都要从头开始的“白板”Agent。他透露LangChain 的 Agent Builder 已经支持通过自然语言反馈直接修改 Agent 的指令文件实现一种“即时学习”。5. 传统软件公司的挑战与机遇数据是王牌但工程需重构面对 Agent 浪潮传统软件公司并非毫无还手之力但转型之路充满挑战。挑战工程范式的鸿沟从确定性编程到非确定性 Agent 系统的转变不亚于当年从本地部署On-Prem到云原生Cloud-Native的迁移。很多公司可能因为组织惯性、技术债务和人才结构而无法顺利完成转型。Harrison 观察到很多在 Agent 工程上做得好的团队成员反而更年轻因为他们没有传统软件开发模式的“思维定势”。机遇数据资产的重新激活传统软件公司的核心优势往往在于其深耕行业多年积累的专有数据和业务流程 API。在 Agent 时代这些不再是包袱而是宝贵的资产。数据价值倍增高质量、结构化的业务数据是训练领域特定 Agent 或优化 Prompt 的绝佳燃料。金融、医疗、法律等领域的公司其数据壁垒在 Agent 时代可能更高。API 即工具公司已有的业务 API可以非常方便地封装成 Agent 可调用的工具让 Agent 直接融入现有业务流程。关键动作从“功能提供者”到“能力赋能者”公司需要转变思维从提供一个个具体的软件功能转向为 Agent 提供“操作说明书”Instructions和“工具箱”Tools。也就是说不仅要开放数据接口还要清晰地告诉 Agent在什么场景下如何使用这些数据/API 来解决什么问题。这需要将隐性的业务知识转化为 Agent 可理解、可执行的显性指令。6. 给开发者的行动指南如何为 2026 做准备理论探讨之后我们来点实际的。如果你是一名开发者或技术负责人现在应该做什么6.1 技能栈更新掌握 Prompt 工程与评估这不再是“调参玄学”而是核心的工程设计手段。学习如何设计有效的系统指令、如何构建评估数据集Eval Sets。深入理解 Agent 框架熟练使用 LangChain/LangGraph 等框架构建可编排的智能体工作流。理解状态State、节点Node、边Edge等概念。学会使用 Trace 工具将 LangSmith 或类似平台集成到你的开发流程中。学会通过 Trace 来调试、分析和优化 Agent 行为。拥抱“上下文工程”思维在设计系统时主动思考如何管理对话历史、工具输出等上下文信息如何利用向量数据库、文件系统进行外部记忆存储。学习构建与评估工具能够将内部 API、数据库查询封装成 Agent 可安全、可靠调用的工具。6.2 开发流程变革开发-测试循环转变建立基于 Trace 和人类反馈的快速迭代循环。开发一个功能后不是直接写单元测试而是运行它查看 Trace收集反馈调整 Prompt 或工具。版本管理包含非代码资产将 Prompt、评估集、工具配置等与代码一同进行版本管理如 Git。设计“人在环”的交互为 Agent 设计优雅的“初稿-审核-修正”模式。明确哪些环节必须由人类把关并提供便捷的干预接口。6.3 实践项目启动不要停留在概念层面。选择一个具体的、有明确边界的问题开始实践内部效率工具构建一个能自动查询公司 Wiki、回答员工政策问题的问答 Agent。数据分析助手创建一个能连接数据库、根据自然语言问题生成 SQL 并解释结果的 Agent。客服工单摘要设计一个能读取客服对话记录自动生成事件摘要和分类的 Agent。在构建过程中刻意练习使用 Trace 调试、设计评估指标、集成记忆功能。7. 技术选型与工具链建议基于当前的趋势一个面向未来的 Agent 技术栈可能包含以下层次层次可选工具/技术说明模型层OpenAI GPT, Anthropic Claude, 开源模型Llama, Qwen等根据成本、性能、数据隐私要求选择。长任务场景下推理能力强的模型是关键。框架层LangChain, LangGraph提供基础的 Agent 编排、工具集成、记忆管理等能力。Harness/运行时Deep Agents, Claude Code, 特定领域 Harness提供开箱即用的、针对某类任务优化的 Agent 运行环境。开发与运维LangSmith, Weights Biases, MLflow用于 Trace 追踪、实验管理、评估、协作。LangSmith 是目前生态中的事实标准。评估与反馈LangSmith Eval, 自建人类标注平台 LLM-as-a-Judge建立系统化的评估流程收集人类反馈持续优化 Agent。记忆与状态向量数据库Pinecone, Weaviate 关系型数据库 文件系统用于存储长期记忆、知识库和 Agent 运行中的中间状态。部署与扩展Docker, Kubernetes, 云函数如 AWS Lambda将 Agent 服务化处理并发请求管理资源。核心建议从 LangChain LangSmith 这个组合开始。LangChain 提供了最丰富的生态和灵活性而 LangSmith 能让你直观地看到 Agent 内部发生的一切这是学习和调试不可或缺的。8. 常见问题与挑战在实践 Agent 工程的过程中你一定会遇到以下挑战挑战现象可能原因与解决思路Agent 陷入循环或无关操作Agent 重复执行相同步骤或执行与目标无关的工具调用。上下文混乱或目标不清晰。检查系统 Prompt 是否明确优化上下文压缩策略限制最大步数在关键决策点加入人工验证。工具调用结果处理不当Agent 无法正确解析或利用工具返回的复杂数据如 JSON、大段文本。工具设计问题。让工具返回结构更清晰的数据在 Prompt 中指导 Agent 如何解析特定工具的输出将大结果写入文件指导 Agent 去读取摘要。显存/上下文窗口不足处理长文档或复杂任务时模型报错或性能下降。上下文工程不到位。实施严格的上下文压缩将参考材料存入向量数据库进行检索RAG拆分子任务让 Agent 分阶段处理。输出质量不稳定相同输入有时输出很好有时很差。模型非确定性的本质。通过设置随机种子如果支持提高可复现性设计多轮验证或投票机制接受“初稿”模式由人类最终审核。评估困难难以自动化判断 Agent 输出好坏。建立混合评估体系。对简单事实类任务使用规则/断言对复杂任务使用 LLM-as-a-Judge 进行初步筛选最关键的任务必须引入人类评估。安全与权限控制Agent 可能执行危险操作删除文件、调用敏感 API。实施沙箱和权限管理。为 Agent 提供受限的文件系统访问、网络访问权限对工具调用进行参数校验和权限审查关键操作设置二次确认。9. 总结拥抱不确定性投资新工程能力Harrison Chase 将 2026 年视为分水岭其核心信号是“长任务 Agent”从概念走向规模化应用。这标志着 AI 从“聊天伙伴”和“内容生成器”正式迈向能够替代部分人类工作流的“数字员工”。对于开发者而言这场变革意味着调试对象从代码变为 Trace你必须习惯通过执行轨迹来理解系统。测试重点从断言变为评估你需要建立一套包含人类反馈的评估体系。核心资产从代码变为 Prompt、工具和 Trace 数据。竞争优势可能来自记忆和持续学习能力能让 Agent 越用越聪明的系统将构建起强大的用户粘性。传统软件公司并非注定被淘汰但其生存取决于能否成功地将自身的数据资产和业务流程知识通过全新的Agent 工程方法转化为生产力。这要求技术团队快速学习上下文工程、Trace 分析、Prompt 优化等新技能。行动的第一步不是焦虑而是动手。选择一个具体的、小规模的问题用 LangChain 和 LangSmith 搭建你的第一个“长任务 Agent”亲身体验从代码到 Trace 的范式转变。只有当你开始通过 Trace 去调试一个不听话的 Agent 时你才会真正理解为什么 2026 年会是一个全新的开始。 30款热门AI模型一站整合DeepSeek/GLM/Claude 随心用限时 5 折。 点击领海量免费额度