开发和部署大型语言模型（LLM）代理缺乏传统软件开发中常见的强大安全网。与可编译的代码或失败的测试不同，提示的更改会立即部署，没有构建或审查过程。这使得跟踪和复现问题变得困难，因为LLM的输出是对话式的，措辞各不相同，而且底层模型版本可能会在开发人员不知情的情况下发生变化。为了缓解这种情况，开发人员可以从真实通话中创建小型回归集，专注于关键场景，如高流量意图、拒绝和混乱的数据捕获，并断言期望的结果而不是确切的措辞。 AI
影响 强调了LLM代理需要新的开发和部署规范，影响了AI产品的构建和维护方式。
排序理由 该条目讨论了开发和部署LLM代理的挑战和最佳实践，并将其与传统软件开发进行比较，属于对AI开发实践的评论。
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