许多 AI 项目的失败并非由于核心模型，而是由于基础设施不足，通常被称为“安全带”。这种“安全带”对于管理上下文、工具访问、记忆、控制循环、护栏和遥测至关重要。为了构建一个健壮的系统，建议开发人员利用现有的框架，如 LangChain 或 LlamaIndex 进行代理开发，使用 n8n 进行工作流自动化，并使用 Promptfoo 或 Braintrust 等评估工具，以确保 AI 在部署前的可靠性。 AI
影响 强调了健壮的基础设施（“安全带”）在成功的 LLM 部署中的关键作用，建议将重点从模型权重转移到系统设计上，以提高可靠性。
排序理由 该条目讨论了 LLM 部署的最佳实践和基础设施，将其作为建议而非新发布或事件来处理。
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