导语：
11 月 14 日，AI 工具链厂商继续强调“策略即代码”：LangChain 0.4 Workflow Builder/Agent Registry 面向企业 GA；LlamaIndex Orion Monitoring 为 RAG 提供引用可靠度、事实核验、成本指标；PromptOps 发布 Policy DSL 2.0；Databricks Lakehouse IQ Automation 在上下文、缓存、成本策略中引入审批流。智能体不仅要跑，还要可控、可审计、可降本。
1. LangChain 0.4
- Workflow Builder 让开发者用 YAML/可视化定义多代理流程，内置任务分解、并行、回退；Agent Registry 管理工具元数据、版本、权限、审计。
- LangServe 支持热更新、流量分级，LangSmith 自动记录输入、输出、引用、成本、评估结果。
2. LlamaIndex Orion
- Orion 监控 RAG 链条，提供引用可靠度、事实核验、检索命中率、延迟、成本；异常可推送到 PagerDuty/Jira，并通过 OpenInference/OTLP 导出。
- 内置 Prompt Diff、数据漂移检测、自动回归测试。
3. PromptOps DSL 2.0
- 新版支持敏感词、数据分类、工具白名单、预算、审批节点，可与 Git/CI/Jira/Slack 集成；违规提示词自动阻断或转人工审核。
4. Lakehouse IQ Automation
- Automation 模块允许为上下文、向量索引、指标设置驻留、缓存、可见性、成本策略，Agent 调用时自动附带水印与引用；超预算时自动降级。
5. 实践策略
- 流程标准化：将现有智能体编排迁移到 Workflow Builder/Agent Registry，消除 ad-hoc 脚本，形成可复用模板。
- 监控闭环：部署 Orion + OpenInference 将幻觉、引用、成本、延迟写入监控系统，并设置阈值。
- 政策即代码：用 PromptOps DSL 把安全、合规、品牌策略写成代码，与 CI/审批/日志联动。
- 上下文治理：借助 Lakehouse IQ Automation 管理知识库驻留、缓存、成本，确保 RAG 数据可追溯。
行动清单
- 梳理所有智能体流程，迁移到 LangChain Workflow Builder 并登记工具元数据。
- 启用 Orion Monitoring，将异常推送给 SRE/产品团队，建立事实核验回路。
- 在 PromptOps 中发布策略 DSL，覆盖敏感词、API 访问、成本预算。
- 在 Lakehouse IQ Automation 中配置上下文与缓存策略，减少重复查询并记录引用。
风险提示
- 策略漂移：若 Workflow/Policy 版本与发布流程脱节，老策略可能继续运行，应建立策略版本控制和回滚机制。
- 监控孤岛：Orion 指标若未同步到企业 Observability 平台，告警会被忽视，需统一接入管道。
- 数据驻留合规：Lakehouse Automation 若跨境缓存数据，需绑定驻留策略与审批链，避免触犯数据主权法规。
结语
AI 工具链的竞争已进入“策略能否自动执行”阶段。只有把流程、监控、政策、上下文治理写成代码，企业才能在规模化部署智能体时做到安全、可溯源、可控成本。
