渐进结晶：将代理探索转变为生产中确定性、低成本的工作流程

为 IT 运营部署的 AI 代理通常是永久成本中心，因为每次执行都需要完整的 LLM 推理，即使对于之前解决的问题也是如此。本文介绍了渐进结晶，这是一种将代理探索视为发现机制而不是永久执行模型的生命周期。它定义了一个三阶段执行分类法，从完全代理编排到混合再到完全确定性工作流程，以及基于证据的提升机制，将反复验证的代理行为转换为更便宜且更可重复的确定性工作流程，同时自动降级回归的工作流程。在每月处理数万个事件的生产云网络 AIOps 系统上进行评估，该方法在八个月内将确定性执行从 0% 提高到 45%，尽管事件数量增加了一倍，但每个事件的代理成本仍降低了 70% 以上，并通过提高可重复性和可审计性提高了安全性。本文还介绍了执行分类、升级和降级标准、痕迹提取方法、经济模型、安全考虑因素，并讨论了有效性的局限性和威胁。