AI Agent 模式是开发者在推理、工具调用、执行和评估之间拆分工作的可重复方式。最安全的默认做法很简单：让模型规划，让每个外部操作显式化，在隔离的沙箱中运行代码，并在信任结果之前对其进行评分。这种结构使得 Agent 架构更易于调试、运营成本更低，并且当工作流中途失败时也不易崩溃。
关键要点
- 规划属于模型，但执行属于模型之外。
- 工具使用应显式、类型化且易于审计。
- 代码执行应在沙箱中进行，而不是在宿主机上。
- 评估是将 Agent 演示转化为生产工作流的关键。
AI Agent 模式与 Agent 架构
AI Agent 模式是构建块；Agent 架构是组合这些模式的完整系统。一个好的架构通常混合四种模式：规划、工具使用、代码执行和评估。如果缺少其中任何一个，Agent 可能在演示中看起来很聪明，但在生产中却难以信任。
| 模式 | 作用 | 最佳使用场景 | 常见失败 |
|---|---|---|---|
| 规划 | 将任务分解为步骤 | 长任务或模糊任务 | 行动前过度规划 |
| 工具使用 | 调用 API 或函数 | 结构化的外部操作 | 隐藏的副作用 |
| 代码执行 | 运行脚本或命令 | 调试和自动化 | 不安全的本地执行 |
| 评估 | 对结果评分 | 生产质量控制 | 未经验证就发布 |
如果你正在决定 Agent 是否应通过标准接口与工具通信，我们的 Model Context Protocol guide 是下一步要阅读的内容。
AI Agent 架构模式中的规划
规划是系统中决定下一步做什么的部分。在实践中，只有当任务有多个步骤、不确定的分支，或者有需要恢复的有意义的失败可能性时，模型才应进行规划。
在以下情况下使用优先规划 Agent 架构：
- 任务有明确目标但路径不清晰。
- 中间结果影响后续步骤。
- 需要重试、分支或人工审核。
- 第一步错误的成本很高。
当任务简单时，避免大量规划。如果答案是一次简单的查找、一次 API 调用或一次简短的重写，直接行动路径通常更便宜且更易于维护。
最好的规划层是小型且显式的。它应生成一个简短的规划，而不是一篇长文章。这可以防止 Agent 将 token 花费在执行器永远不会使用的结构上。
AI Agent 模式中的工具使用
工具使用是 Agent 离开纯文本生成并开始执行工作的地方。规则很简单：如果某个操作有副作用，就将其置于工具边界之后。
该边界为你提供三件事：
- 清晰的输入和输出。
- 出问题时的可审计性。
- 一个强制执行权限和重试的地方。
当每个工具功能单一且明确时，工具使用效果最佳。搜索工具应搜索。文件工具应编辑文件。浏览器工具应浏览。一个工具试图同时做的事情越多，当模型选择错误路径时就越难恢复。
这也是 best AI sandbox solutions 变得相关的地方：Agent 通常需要的不仅仅是模型调用，执行层必须与工作负载匹配。
代码执行：为什么沙箱应位于模型之外
代码执行是 Agent 架构如果过于松散通常会崩溃的地方。在开发者笔记本电脑或共享主机上运行模型生成的命令起初很方便，但它使失败更难控制且更难重现。
更安全的模式是在一个隔离的沙箱中运行代码，该沙箱具有持久状态、shell 访问权限，并在需要时支持浏览器。这为 Agent 提供了一个真正的工作空间，而不会将主机系统暴露给不可信的输出。
| 执行选项 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|
| 本地 shell | 快速原型开发 | 爆炸半径最大 |
| 远程沙箱 | 更安全且可重现 | 额外的平台依赖 |
| 浏览器/计算机沙箱 | 处理真实工作流 | 更多活动部件 |
Novita Agent Sandbox 非常适合这一层，因为它专为多步骤执行而构建，而不仅仅是文本生成。这使得它对编码 Agent、浏览器工作流以及任何 Agent 需要检查结果并继续执行的流程非常有用。
评估：发布前应衡量什么
评估是巧妙演示与可信任系统之间的区别。生产 Agent 应根据结果质量来衡量，而不仅仅是提示质量。
| 指标 | 告诉你什么 |
|---|---|
| 任务成功率 | Agent 是否实际完成任务 |
| 工具调用成功率 | 操作是否正确执行 |
| 重试率 | 架构从失败中恢复的频率 |
| 沙箱退出状态 | 执行是否稳定 |
| 人工审核率 | 输出是否仍需要手动修复 |
最简单的评估循环是：定义一组任务，运行 Agent，对输出评分，然后修复链中最薄弱的环节。如果模型规划良好但工具失败，则改进工具。如果工具工作正常但推理失败，则改进规划器。如果两者都工作但输出仍然错误，则收紧评估。
Novita LLM API 和 Agent Sandbox 如何融入技术栈
Novita 作为两个层级融入技术栈：LLM API 用于推理和工具选择，Agent Sandbox 用于执行。这种拆分符合大多数团队无论如何都想要的架构。
| 层级 | Novita 组件 | 为什么重要 |
|---|---|---|
| 规划和推理 | Novita LLM API | 保持模型访问与 OpenAI 兼容，易于切换 |
| 工具选择 | Novita LLM API | 在执行前支持结构化的 Agent 决策 |
| 代码和浏览器执行 | Novita Agent Sandbox | 在主机系统之外运行不安全的部分 |
| 有状态工作流 | Novita Agent Sandbox | 让 Agent 跨步骤持续工作 |
| 评估循环 | 两者 | 使得测试完整工作流成为可能，而不仅仅是提示 |
如果你的 Agent 架构还需要一个标准的工具协议，请将此技术栈与 Model Context Protocol guide 配对使用。
结论
最有用的 AI Agent 模式并不奇特。它们是那些将规划与执行分离、使工具调用显式化、将生成的代码限制在沙箱内、并使每个工作流对评估循环负责的实用边界。如果你有意识地构建这四个层级，你的 Agent 架构将更易于调试、更安全地运行，并且更有可能在真实工作负载中存活下来，而不仅仅是在演示中看起来不错。
常见问题
什么是 AI Agent 模式？
AI Agent 模式是组织规划、工具使用、执行和评估的可重用方式，以便 Agent 能够可靠地完成工作。
AI Agent 模式和 Agent 架构有什么区别？
模式是构建块。架构是组合这些块成为一个工作流的完整系统。
所有 Agent 都需要代码执行吗？
不需要。如果任务简单，则无需代码执行。当 Agent 需要运行、检查或修改实际工作时使用它。
为什么使用沙箱进行 Agent 执行？
因为沙箱执行可以控制风险、保留状态，并且比在宿主机上运行模型生成的代码更容易调试 Agent 运行。
Novita AI 如何支持 Agent 架构？
Novita AI 通过其 LLM API 提供模型层，通过 Agent Sandbox 提供执行层，这对于多步骤 Agent 工作流来说是一个实用的组合。
