📖 AI 总结

搭建一个AI Agent Demo可能只需一个下午，但将其投入生产则面临稳定在线、安全、成本控制和可观测性等挑战。这些能力大多并非来自模型本身，而是来自围绕模型构建的Agent Harness。文章提出“Agent = 模型 + Harness”的框架，将Harness分为开发侧（记忆、工具、检索、编排）和运维侧（可观测性、评估、护栏、路由、成本监控、部署扩缩容）。在实现路径上，团队可选择Harness-as-a-Service或自主管理方案，两者底层能力相同，差异在于交付方式、控制权、上线速度和成本结构。选型需综合考量团队能力、云投入、治理要求、可移植性和运维复杂度。文章以FinBot为例，对比两种方案如何实现同等生产能力，强调生产级Agent的瓶颈往往不在模型，而在Harness层的工程化建设。