L67_聚焦Agent系统构建

发表于 分类于 阅读次数： Waline：

聚焦Agent系统构建

AI 技术正在高速演进，从模型能力的跃升到产品形态的不断革新，如何在复杂性与可用性之间做出有效取舍，是每个产品人和工程师都必须面对的现实问题。本期我们聚焦两个关键主题：其一是构建 Agent 系统与工作流系统的设计原则与实践方法，其二是 AI 产品如何达成 Product-Market Fit（PMF）。同时，我们也梳理了 DeepSeek 最新模型的推理创新进展，帮助你把握技术前沿。我的感受是，今天构建 AI 应用已经不仅是拼技术，更是拼对场景、拼对节奏、拼对成本——洞察这些机制，是我们穿越 AI 泡沫的关键。

工作流与 Agent 系统设计：如何构建恰当而非复杂的 AI 系统

在 AI 系统设计中，工作流系统强调可预测性和流程控制，适用于任务路径清晰的场景；而 Agent 系统则适用于任务路径不确定、需动态决策的开放性问题。当前主流开发趋势不再盲目追求复杂的 Agent 框架，而是鼓励以增强型 LLM 为基础，构建可组合、易调试、透明的类 Agent 系统。最佳实践是从提示链、路由、并行、编排、评估等基本模式出发，通过量化评估与迭代优化，组合出最适配特定任务的解决方案。Anthropic 的建议明确指出，开发者应优先直接调用 LLM API，框架使用需确保对底层机制有充分理解。系统复杂性的提升只有在带来明显效果增益时才值得引入，这种「从简出发、按需加码」的工程思路，是未来 Agent 系统构建的主流路径 [1]。

AI 产品的成败边界：从 Cursor 的极致对齐到 Arc 的错配危机

AI 产品成功的关键，不仅在技术领先，更在是否精准击中真实需求（PMF）。Cursor 团队以 Vim 为灵感，从底层重构开发体验，结合 Claude 3.5 能力突破，完成了技术与需求的深度耦合；而 Arc 虽在设计美学上表现出众，却因功能堆叠与方向模糊未能获得广泛市场认同。AI 时代的 PMF 需要新的衡量维度：不仅要「技术能做」，还要「成本可控」「用户愿买」。从案例中可以提炼三点经验：第一，PMF 不能只依赖早期极客小样本；第二，功能聚焦优于面面俱到；第三，实践中对需求真实反馈的获取比空想更具价值。这些都提醒我们，在构建 AI 产品时，理解技术 - 市场 - 体验的三元动态，而非一味迷信模型能力，是产品成败的分水岭 [2]。

DeepSeek-Prover-V2：递归分解，重塑 AI 数学推理能力

DeepSeek 推出的 Prover-V2 模型针对 Lean 4 形式化系统进行定制优化，采用「复杂定理 - 子目标 - 结构草图 - 形式化语言」的递归式证明流水线，实现了对复杂数学问题的自动化分解与合成。模型采用了两个关键技术路径：其一是使用通用 LLM 生成证明计划与结构，其二是调用小型专用 Prover 模型进行子目标递归求解。该方式显著提升了模型在数学推理中的精度与效率，标志着 AI 在形式化逻辑领域的一次深度迈进。这类「任务结构化 + 模型协同分工」的模式或将成为高复杂度 AI 任务解决的新范式，为教育、科学、工程等场景提供更高质量的知识生成基础 [3]。

参考文献

  1. 1.智能体 Agent 与工作流构建实战指南：从选型决策到高效实施. https://zhuanlan.zhihu.com/p/1899127131549733019. ↩
  2. 2.AI 应用爆款背后的真相：从 Cursor 到 Arc，PMF 决定生死的关键洞察 | 人人都是产品经理. https://www.woshipm.com/ai/6212626.html. ↩
  3. 3.藏师傅带你一图了解 DeepSeek 新模型！_ 腾讯新闻. https://news.qq.com/rain/a/20250501A0425R00. ↩

The Why·Liam·Blog by WhyLiam is licensed under a Creative Commons BY-NC-ND 4.0 International License.

由WhyLiam创作并维护的Why·Liam·Blog采用创作共用保留署名-非商业-禁止演绎4.0国际许可证。

本文首发于Why·Liam·Blog (https://blog.naaln.com)，版权所有，侵权必究。

本文永久链接：https://blog.naaln.com/2025/05/newsletter-67/