AI 工具链的策略落地手册


导语:
11 月 18 日,AI 工具链继续把“策略即代码”推向实操:LangChain 0.4 Workflow Builder/Agent Registry GA,LlamaIndex Orion Monitoring 扩展引用/成本/幻觉告警,PromptOps 发布 Policy DSL 2.0,Databricks Lakehouse IQ Automation 在上下文、缓存、成本策略中加入审批流。智能体生命周期第一次可以像微服务一样被治理。

1. LangChain 0.4

  • Workflow Builder 用 YAML/可视化定义多代理流程,内置任务分解、并行、超时、回退;Agent Registry 管理工具元数据、版本、权限与审计。LangServe 支持热更新、流量分级,LangSmith 记录输入、输出、引用、成本、评估。

2. LlamaIndex Orion

  • Orion 监控 RAG 链条,输出引用可靠度、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 Policy DSL 2.0

  • 支持敏感词、数据分类、工具白名单、成本预算、审批节点,与 Git/CI/Jira/Slack 集成;违规提示词自动阻断或转人工,策略可版本化并附注释。

4. Lakehouse IQ Automation

  • Automation 模块为上下文、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;超预算自动降级或暂停。

企业策略

  1. 流程标准化:把智能体编排迁移到 Workflow Builder/Agent Registry,形成可复用模板。
  2. 监控闭环:部署 Orion + OpenInference,把幻觉、引用、成本、延迟写入监控系统并设告警阈值。
  3. 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。
  4. 上下文治理:通过 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 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,形成事实核验回路。
  • 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:Workflow/Policy 与发布流程脱节会让旧策略继续运行,需版本控制与回滚。
  • 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。
  • 数据驻留合规:Lakehouse Automation 跨境缓存需绑定驻留策略与审批链,避免触犯数据主权法规。

结语

AI 工具链的竞争焦点是“策略能否自动执行”。把流程、监控、政策、上下文治理写成代码,才能在规模化部署智能体时做到安全、可溯源、可控成本。


文章作者: 张显达
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