#12-Factor Agents

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GitHubDaily
1个月前
逛 GitHub 的时候，发现了个宝藏开源项目：12-Factor Agents，汇总了 12 条开发 AI Agent 应用的核心设计原则，已狂揽 11k+ GitHub Star！ 这 12 条系统化、切实可行的设计原则，是作者与上百位技术创始人深入沟通交流后总结出来的。 涵盖上下文管理、工具调用、状态建模、控制流、错误压缩、模块化结构等核心议题，不是空谈概念，而是真正能落地的工程方法。 GitHub： 主要内容： - 12 个核心原则：从自然语言到工具调用、状态管理、错误处理等全方位指导 - 生产级设计模式：基于真实项目经验的架构设计和最佳实践 - 模块化开发理念：将 Agent 概念拆解成可独立应用的小模块 - 实战案例分析：包含完整的开发流程和常见问题解决方案 - 框架无关方法：适用于任何技术栈，不绑定特定 AI 框架 附带视觉图解 + 深度讲解，可以边学边做。希望这份资料，对大家有所启发，做出能投入生产的 AI 产品。
#AI Agent #开源项目 #12-Factor Agents #设计原则 #生产级应用
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12-Factor Agents 是一个由humanlayer组织维护的开源项目，旨在提供构建可靠 LLM 应用程序的原则和方法论。 以下 12 个核心原则，大家看看有没有似曾相识？ ○ 自然语言到工具调用 ○ 拥有你的提示词 ○拥有你的上下文窗口 ○ 拥有你的上下文窗口化输出 ○ 统一执行状态和业务状态 ○ 使用简单 API 启动/暂停/恢复 ○ 通过工具调用联系人类 ○ 拥有你的控制流 ○ 将错误压缩到上下文窗口 ○ 小型、专注的代理 ○ 从任何地方触发，在用户所在的地方与他们相遇 ○ 使你的代理成为无状态化简器
#12-Factor Agents #LLM应用程序 #开源项目 #原则和方法论 #工具调用
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Tw93
1个月前
GitHub上整理的这个 12-Factor Agents - Principles for building reliable LLM applications 非常不错，我们能用哪些原则来构建真正够用、可以交付给生产客户使用的LLM驱动软件？写得非常好，值得学习。
#LLM应用 #GitHub #12-Factor Agents #软件开发 #生产环境