008｜Agent 项目工程化：代码组织、测试、部署

核心结论：Agent 工程化不是简单地把 prompt 和工具拼在一起，而是要有清晰的代码分层、可测试的设计、可观测的部署和可回滚的迭代机制。

一、项目代码结构

推荐分层：

agents/          # 每个 Agent 的 prompt、工具、状态定义
tools/           # 工具实现和注册
orchestrator/    # 调度器、路由、状态管理
memory/          # 短期/长期记忆实现
state/           # 共享状态定义
eval/            # 测试和评估
config/          # 配置、模型、权限
server.py        # 服务入口

二、每个 Agent 的封装

每个 Agent 应该独立：

class DataQueryAgent:
    def __init__(self, llm, tools, memory):
        self.llm = llm
        self.tools = tools
        self.memory = memory

    def run(self, question):
        # 1. 理解意图
        # 2. 调用工具
        # 3. 总结结果
        pass

三、测试策略

1. 单元测试：单个 Agent 的输出。
2. 集成测试：多 Agent 流程。
3. 回归测试：保证改动不破坏历史用例。
4. 在线评估：用户反馈 + 业务指标。

四、部署与运维

• 模型调用做成异步或带超时。
• 失败重试 + 降级。
• 记录每次调用、工具、参数、结果。
• 监控延迟、成本、成功率、幻觉率。

五、面试问答

Q：Agent 项目怎么组织代码？

我会按职责分层：agents 放每个 Agent 的 prompt 和工具，tools 放工具实现，orchestrator 负责调度，memory 管记忆，eval 做测试评估。这样每个模块可独立测试。

六、一句话总结

Agent 工程化 = 清晰分层 + 可测试 + 可观测 + 可回滚。

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