GitHub - humanlayer/12-factor-agents: 我们可以使用哪些原则来构建LLM技术驱动的软件，使其足够好以交付给生产客户使用？

GitHub存储库“12-factor-agents”提出了一套原则，用于构建可靠的、适用于生产环境的大型语言模型（LLM）驱动的应用程序。由经验丰富的AI代理开发者Dex撰写，该项目汲取了各种创始人和旧金山MLOps社区的见解。它挑战了现有AI代理框架的有效性，并提出了一种更模块化的方法，将AI集成到软件产品中。受12因素应用程序方法论启发，该指南概述了12个关键因素，旨在增强LLM应用程序的可靠性、可扩展性和可维护性。这些内容对寻求通过AI功能提升其SaaS产品而不完全承诺使用AI框架进行全新重写的软件工程师和技术创始人尤为重要。-12因素代理是为生产客户构建可靠的LLM驱动软件的原则。 -市场上的大多数人工智能代理并不是真正的代理，而是依赖于具有LLM步骤的确定性编码。 -这12个因素使LLM驱动的软件更加可靠、可扩展和易于维护。 -软件是一个有向图，代理可以抛弃对每个步骤和边情况进行编码的需要。 -代理的承诺是编写更少的软件，让LLM实时做出决策。 -代理遵循环，其中包括确定下一步、执行工具调用以及将结果附加到上下文窗口。 -使用框架构建代理可能不如将模块化概念整合到现有产品中有效。 -这12个因素包括自然语言到工具调用、拥有提示和上下文窗口、统一执行状态和业务状态等原则。 -预先获取可能需要的所有上下文也很重要。 -探索还有相关的资源和环节。