Agent工程范式迁移：从确定性代码到非确定性大模型驱动的系统构建-尧图网络科技

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LangChain 创始人 Harrison Chase 最近在播客中抛出了一个明确的判断：2026 年将成为“Agent 工程”的分水岭，传统软件公司正面临一场生存考验。这并非危言耸听，而是基于一个正在发生的根本性转变：软件系统的“行为逻辑”正从确定性代码，转向由非确定性大模型驱动的 Agent。这意味着，过去几十年软件工程赖以生存的“读代码即可知系统行为”的范式正在失效。对于开发者、架构师和公司决策者而言，理解这场变革的核心差异，并掌握新的工程方法，已不再是“要不要”的问题，而是“如何快速适应”的生存问题。

这篇文章将深入拆解 Harrison Chase 的核心观点，并结合当前技术实践，为你梳理清楚 Agent 工程与传统软件工程到底有何不同，以及作为技术从业者，你现在应该关注什么、学习什么、实践什么。我们将重点关注几个核心问题：为什么说“光读代码不够了”？为什么 Trace（执行轨迹）和 Memory（记忆）突然变得至关重要？传统软件公司的数据资产在 Agent 时代如何发挥价值？以及，面对即将到来的 2026，我们该如何构建面向未来的 Agent 应用。

1. 核心能力速览：Agent 工程 vs. 传统软件工程

在深入细节之前，我们先通过一个表格快速对比 Agent 工程与传统软件工程的核心差异，这有助于建立清晰的认知框架。

维度	传统软件工程	Agent 工程
行为确定性	确定性。系统行为完全由代码逻辑决定，输入相同，输出必然相同。	非确定性。系统行为由“代码 + 大模型”共同决定，模型是黑箱，输出具有概率性。
开发范式	设计驱动。先设计架构和逻辑，再编写实现代码。	数据与交互驱动。通过 Prompt 设计、工具编排、Trace 分析和迭代反馈来“调教”系统行为。
调试与理解	看代码 + 日志/断点。通过阅读源代码和查看关键日志点即可理解系统行为。	看 Trace。必须通过完整的执行轨迹（Trace）来理解 Agent 在每一步的思考、决策和行动。
测试重点	单元测试、集成测试。基于确定的输入输出进行断言。	在线评估（Eval）、人类反馈。依赖 LLM-as-a-Judge 或真实人类对复杂输出进行评判。
核心资产	代码库、架构文档。	Prompt、工具集、Trace 数据、评估集。
迭代方式	版本发布、功能更新。迭代周期相对较长，围绕明确的需求进行。	快速 Prompt 调整、Memory 学习。可以基于单次交互反馈即时微调系统行为。
系统状态	显式存储在数据库/内存中。状态清晰、可查询。	部分隐式存在于模型上下文和 Memory 中。状态管理更复杂，涉及上下文工程。
典型工具	IDE、版本控制系统、CI/CD、监控告警。	LangChain/LangGraph、LangSmith、向量数据库、评估平台。

这个对比清晰地揭示了一个事实：构建 Agent 不再是简单的“给软件加一层 AI 外壳”，而是一场工程范式的迁移。接下来，我们将逐一拆解这些差异背后的技术细节和应对策略。

2. 为什么“读代码”不够了？Trace 成为新的“真相之源”

Harrison Chase 在对话中反复强调了一个核心观点：在 Agent 系统中，你无法仅通过阅读代码来理解或预测系统的行为。因为决定最终行为的，除了你写的工具调用逻辑和流程控制代码，还有一个巨大的、非确定性的变量——大语言模型本身。

传统软件调试：当系统出错时，你会查看错误日志、设置断点、单步执行，最终定位到某一行代码的逻辑错误或数据异常。整个调试过程建立在“代码即真理”的基础上。

Agent 系统调试：当 Agent 输出不符合预期时，你首先需要查看的是它的Trace。Trace 记录了 Agent 完整的思考链（Chain-of-Thought）：它收到了什么输入、调用了什么工具、工具返回了什么结果、基于这些结果它又思考了什么、下一步决定做什么。只有通过 Trace，你才能知道在某个决策点上，模型的“脑海”里到底有什么信息，它为什么会做出那样的选择。

这就是 LangSmith 这类工具变得至关重要的原因。它不再是简单的日志聚合系统，而是 Agent 时代的“调试器”和“协作中心”。Harrison 提到，现在开源社区的用户反馈问题，第一反应不再是“把代码发给我看看”，而是“把 LangSmith Trace 链接发给我”。没有 Trace，几乎无法进行有效的 Debug。

一个简单的类比：传统软件像是烹饪食谱，严格按照步骤就能得到可预期的菜肴。Agent 则像是一位厨师学徒，食谱（代码）告诉他基本的操作流程（如切菜、开火），但“火候多大”、“放多少盐”（这些决策）由学徒（模型）根据现场情况（上下文）自行判断。你要了解这道菜为什么做咸了，不能只看食谱，必须复盘学徒每一步的观察和决策过程（Trace）。

3. 工程范式的迁移：从“脚手架”到“驾驭框架”

Harrison 清晰地划分了 Agent 技术演进的三个阶段，并提出了Framework与Harness的关键区分。

第一阶段：简单链与提示词。早期 LangChain 阶段，模型能力有限，主要做简单的提示词链式调用。系统的“智能”很大程度上依赖于开发者精心设计的提示词流程（Scaffolding）。

第二阶段：工具调用与规划。模型开始支持函数调用（Tool Calling），具备初步的规划和推理能力。开发者需要构建复杂的“认知架构”来引导模型，例如通过显式的步骤规划、子任务分解来完成任务。此时的工程重点在于设计流程。

第三阶段：长任务 Agent 与 Harness。以 Claude Code、Deep Research 等为代表的“长任务 Agent”崛起。它们能自主运行很长时间，执行复杂任务。此时的工程重点从“设计流程”转向了“提供环境”，也就是Harness。

那么，Framework 和 Harness 区别何在？

Framework（如 LangChain/LangGraph）：是无偏好的基础设施。它提供了构建 Agent 所需的模块（模型、记忆、工具、向量存储等）和编排能力（图、状态机），但不对“如何构建一个好 Agent”做出强制规定。它强调灵活性和可组合性。
Harness（如 Deep Agents）：是有主张的运行时环境。它内置了一系列认为“正确”的设计决策，例如特定的规划策略、上下文压缩方法、文件系统交互模式等。Harness 的目标是让开发者能更快速、更稳定地构建出某类 Agent（如编程 Agent、研究 Agent）。

Harrison 指出，目前最成功的 Harness 往往与特定模型家族深度绑定（例如为 Claude 或 GPT 优化），因为它们深刻理解了该模型在特定任务（如编程）上的“偏好”和“母语”。对于大多数应用开发者而言，未来更可能的是直接使用成熟的 Harness，而非从头构建自己的 Framework。

4. 新工程核心：上下文工程、评估与记忆

当系统的“智能”转移到大模型这个黑箱中后，传统的工程手段必须升级。Harrison 重点提到了三个新核心：上下文工程、评估和记忆。

4.1 上下文工程

长任务 Agent 运行过程中会产生海量的中间信息。如何管理有限的模型上下文窗口，成为决定 Agent 能否持续工作的关键。这就产生了上下文工程。

压缩：将冗长的历史对话或工具输出进行总结提炼，保留核心信息，腾出上下文窗口。
选择性读取：不把所有信息都塞进上下文，而是将大量数据（如长文档、代码库）存入外部存储（文件系统、数据库），让 Agent 学会在需要时主动查询。
分层管理：区分短期工作记忆（在上下文里）和长期知识库（在外部存储中）。

Harrison 坚信，文件系统（或虚拟文件系统）的访问能力是长任务 Agent 的必需品，因为它为上下文工程提供了最自然的状态存储和检索机制。

4.2 评估与反馈

如何判断一个 Agent 工作得好不好？传统的自动化测试（断言 A == B）在非确定性输出面前常常失效。

人类反馈为王：最直接有效的方式是引入真人进行评估。LangSmith 的标注队列（Annotation Queues）就是为了系统化地收集人类对 Trace 的反馈：是好是坏？哪里需要改进？
LLM-as-a-Judge：用另一个 LLM 来模拟人类判断，对输出进行评分。但这需要精心校准（Align），确保其评分标准与人类偏好一致。Harrison 更看好将其作为工程反馈机制，用于快速迭代优化 Harness 和 Prompt，而非直接作为强化学习的奖励信号。
基于 Trace 的评估：评估对象从最终输出，扩展到整个执行过程。一个任务失败了，是因为工具调用错误？还是规划不合理？通过分析 Trace 可以定位问题环节。

4.3 记忆

记忆是跨会话的上下文工程。它让 Agent 能够从历史交互中学习，避免重复错误，个性化行为。

会话记忆：记住本次对话的历史。
长期记忆：记住用户偏好、历史任务结论等，并在未来的任务中主动运用。 Harrison 认为，记忆可能成为 Agent 应用的强大护城河。一个能通过记忆不断自我改进、适应用户习惯的 Email Agent，其体验会远远优于一个每次都要从头开始的“白板”Agent。他透露，LangChain 的 Agent Builder 已经支持通过自然语言反馈直接修改 Agent 的指令文件，实现一种“即时学习”。

5. 传统软件公司的挑战与机遇：数据是王牌，但工程需重构

面对 Agent 浪潮，传统软件公司并非毫无还手之力，但转型之路充满挑战。

挑战：工程范式的鸿沟从确定性编程到非确定性 Agent 系统的转变，不亚于当年从本地部署（On-Prem）到云原生（Cloud-Native）的迁移。很多公司可能因为组织惯性、技术债务和人才结构而无法顺利完成转型。Harrison 观察到，很多在 Agent 工程上做得好的团队，成员反而更年轻，因为他们没有传统软件开发模式的“思维定势”。

机遇：数据资产的重新激活传统软件公司的核心优势往往在于其深耕行业多年积累的专有数据和业务流程 API。在 Agent 时代，这些不再是包袱，而是宝贵的资产。

数据价值倍增：高质量、结构化的业务数据是训练领域特定 Agent 或优化 Prompt 的绝佳燃料。金融、医疗、法律等领域的公司，其数据壁垒在 Agent 时代可能更高。
API 即工具：公司已有的业务 API，可以非常方便地封装成 Agent 可调用的工具，让 Agent 直接融入现有业务流程。

关键动作：从“功能提供者”到“能力赋能者”公司需要转变思维，从提供一个个具体的软件功能，转向为 Agent 提供“操作说明书”（Instructions）和“工具箱”（Tools）。也就是说，不仅要开放数据接口，还要清晰地告诉 Agent：在什么场景下，如何使用这些数据/API 来解决什么问题。这需要将隐性的业务知识，转化为 Agent 可理解、可执行的显性指令。

6. 给开发者的行动指南：如何为 2026 做准备？

理论探讨之后，我们来点实际的。如果你是一名开发者或技术负责人，现在应该做什么？

6.1 技能栈更新

掌握 Prompt 工程与评估：这不再是“调参玄学”，而是核心的工程设计手段。学习如何设计有效的系统指令、如何构建评估数据集（Eval Sets）。
深入理解 Agent 框架：熟练使用 LangChain/LangGraph 等框架构建可编排的智能体工作流。理解状态（State）、节点（Node）、边（Edge）等概念。
学会使用 Trace 工具：将 LangSmith 或类似平台集成到你的开发流程中。学会通过 Trace 来调试、分析和优化 Agent 行为。
拥抱“上下文工程”思维：在设计系统时，主动思考如何管理对话历史、工具输出等上下文信息，如何利用向量数据库、文件系统进行外部记忆存储。
学习构建与评估工具：能够将内部 API、数据库查询封装成 Agent 可安全、可靠调用的工具。

6.2 开发流程变革

开发-测试循环转变：建立基于 Trace 和人类反馈的快速迭代循环。开发一个功能后，不是直接写单元测试，而是运行它，查看 Trace，收集反馈，调整 Prompt 或工具。
版本管理包含非代码资产：将 Prompt、评估集、工具配置等与代码一同进行版本管理（如 Git）。
设计“人在环”的交互：为 Agent 设计优雅的“初稿-审核-修正”模式。明确哪些环节必须由人类把关，并提供便捷的干预接口。

6.3 实践项目启动

不要停留在概念层面。选择一个具体的、有明确边界的问题开始实践：

内部效率工具：构建一个能自动查询公司 Wiki、回答员工政策问题的问答 Agent。
数据分析助手：创建一个能连接数据库、根据自然语言问题生成 SQL 并解释结果的 Agent。
客服工单摘要：设计一个能读取客服对话记录，自动生成事件摘要和分类的 Agent。

在构建过程中，刻意练习使用 Trace 调试、设计评估指标、集成记忆功能。

7. 技术选型与工具链建议

基于当前的趋势，一个面向未来的 Agent 技术栈可能包含以下层次：

层次	可选工具/技术	说明
模型层	OpenAI GPT, Anthropic Claude, 开源模型（Llama, Qwen等）	根据成本、性能、数据隐私要求选择。长任务场景下，推理能力强的模型是关键。
框架层	LangChain, LangGraph	提供基础的 Agent 编排、工具集成、记忆管理等能力。
Harness/运行时	Deep Agents, Claude Code, 特定领域 Harness	提供开箱即用的、针对某类任务优化的 Agent 运行环境。
开发与运维	LangSmith, Weights & Biases, MLflow	用于 Trace 追踪、实验管理、评估、协作。LangSmith 是目前生态中的事实标准。
评估与反馈	LangSmith Eval, 自建人类标注平台， LLM-as-a-Judge	建立系统化的评估流程，收集人类反馈，持续优化 Agent。
记忆与状态	向量数据库（Pinecone, Weaviate），关系型数据库，文件系统	用于存储长期记忆、知识库和 Agent 运行中的中间状态。
部署与扩展	Docker, Kubernetes, 云函数（如 AWS Lambda）	将 Agent 服务化，处理并发请求，管理资源。

核心建议：从 LangChain + LangSmith 这个组合开始。LangChain 提供了最丰富的生态和灵活性，而 LangSmith 能让你直观地看到 Agent 内部发生的一切，这是学习和调试不可或缺的。

8. 常见问题与挑战

在实践 Agent 工程的过程中，你一定会遇到以下挑战：

挑战	现象	可能原因与解决思路
Agent 陷入循环或无关操作	Agent 重复执行相同步骤，或执行与目标无关的工具调用。	上下文混乱或目标不清晰。检查系统 Prompt 是否明确，优化上下文压缩策略，限制最大步数，在关键决策点加入人工验证。
工具调用结果处理不当	Agent 无法正确解析或利用工具返回的复杂数据（如 JSON、大段文本）。	工具设计问题。让工具返回结构更清晰的数据；在 Prompt 中指导 Agent 如何解析特定工具的输出；将大结果写入文件，指导 Agent 去读取摘要。
显存/上下文窗口不足	处理长文档或复杂任务时，模型报错或性能下降。	上下文工程不到位。实施严格的上下文压缩；将参考材料存入向量数据库进行检索（RAG）；拆分子任务，让 Agent 分阶段处理。
输出质量不稳定	相同输入，有时输出很好，有时很差。	模型非确定性的本质。通过设置随机种子（如果支持）提高可复现性；设计多轮验证或投票机制；接受“初稿”模式，由人类最终审核。
评估困难	难以自动化判断 Agent 输出好坏。	建立混合评估体系。对简单事实类任务使用规则/断言；对复杂任务使用 LLM-as-a-Judge 进行初步筛选；最关键的任务必须引入人类评估。
安全与权限控制	Agent 可能执行危险操作（删除文件、调用敏感 API）。	实施沙箱和权限管理。为 Agent 提供受限的文件系统访问、网络访问权限；对工具调用进行参数校验和权限审查；关键操作设置二次确认。

9. 总结：拥抱不确定性，投资新工程能力

Harrison Chase 将 2026 年视为分水岭，其核心信号是“长任务 Agent”从概念走向规模化应用。这标志着 AI 从“聊天伙伴”和“内容生成器”，正式迈向能够替代部分人类工作流的“数字员工”。

对于开发者而言，这场变革意味着：

调试对象从代码变为 Trace：你必须习惯通过执行轨迹来理解系统。
测试重点从断言变为评估：你需要建立一套包含人类反馈的评估体系。
核心资产从代码变为 Prompt、工具和 Trace 数据。
竞争优势可能来自记忆和持续学习能力：能让 Agent 越用越聪明的系统，将构建起强大的用户粘性。

传统软件公司并非注定被淘汰，但其生存取决于能否成功地将自身的数据资产和业务流程知识，通过全新的Agent 工程方法转化为生产力。这要求技术团队快速学习上下文工程、Trace 分析、Prompt 优化等新技能。

行动的第一步，不是焦虑，而是动手。选择一个具体的、小规模的问题，用 LangChain 和 LangSmith 搭建你的第一个“长任务 Agent”，亲身体验从代码到 Trace 的范式转变。只有当你开始通过 Trace 去调试一个不听话的 Agent 时，你才会真正理解，为什么 2026 年，会是一个全新的开始。