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我们一直在研究决策自动化技术，这项技术主要用于企业中构建像领域专家一样行为的系统。可以想象，这些模型基于结构化逻辑和知识，可以被查询以提供可审计和可解释的决策。 最近，我们开始思考这项技术是否可以帮助解决另一种问题：将基于大型语言模型（LLM）的智能体投入生产。 根据我们所见（以及我们自己的经验），使用像LangChain、AutoGen或CrewAI这样的工具来实现智能体原型相对容易，但将其转化为足够可靠和可信的实际应用则要困难得多。 我们感受到的一些问题包括： - 智能体在相同输入下做出不同的决策 - 难以调试或信任的不透明推理 - 在演示中有效但在边缘案例中失效的工具使用 - 在生产环境中不成立的幻觉或不完整的决策 - 在行动前收集缺失信息的能力有限 这让我们思考：如果一个智能体能够收集数据，然后调用一个工具（我们的系统），使用一个定制的符号模型（由您创建），该模型能够进行推理、提出后续问题（供AI智能体或人类回答），并提供确定性、可解释和可重复的结果，这是否能帮助弥合与生产之间的差距？这样是否会更值得信赖？ 我们试图了解这种方法在实际智能体实现中是否真的有用，如果有，适用于哪些类型的决策或工作流程。 非常希望听到任何在基于智能体系统方面有经验的人的分享： - 你们构建了什么？ - 你们是否将任何东西投入生产？ - 在这个过程中最困难的是什么？ - 你认为确定性、一致性或可解释性最重要的地方在哪里？ 我们并不想推销任何东西，因为我们还有很多工作要做，以使产品对开发者更友好，只是想知道这个想法是否可行，并向构建智能体的人学习。 感谢任何愿意分享经验的人。

如果你想出售一个没有收入但有一些自然流量的小项目（每月大约400次页面浏览，150个独立访客——该项目已经上线约7个月），你会在哪里出售它？我需要专注于其他实际赚钱的事情，但又不想就这样放弃我一直在努力的这个项目。<p>谢谢！