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从Shopify的实践中学到：如何构建生产级的AI Agent系统

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摘要：随着 AI Agent 从理论走向实践，如何构建一个稳定、可扩展且可靠的生产级系统成为核心挑战。本文深入探讨了 Shopify 工程团队在打造其 AI 助手 Sidekick 过程中的经验教训，重点介绍了他们为解决“工具复杂性问题”而设计的 JIT（Just-in-Time）指令架构，以及如何建立一套与人类判断对齐的、可信赖的 LLM 评估体系。

AI Agent 不再是遥不可及的科幻概念，它正迅速成为软件工程的新前沿。然而，将一个充满不确定性的、基于 LLM 的 Agent 系统投入生产环境，其挑战远超传统软件开发。Shopify 作为电商领域的巨头，在开发其 AI 助手 Sidekick 的过程中，积累了大量宝贵的一线经验。他们的分享，为我们揭示了构建生产级 Agent 系统所需的技术深度与务实思考。

核心挑战：当工具箱变得过于庞大 #

Agent 系统的核心是一个“感知-思考-行动”的循环（Agentic Loop）。LLM 接收用户输入，理解意图，选择合适的工具（API 或函数）来执行任务，然后根据执行结果进行下一步决策，直到任务完成。

Shopify 的 Sidekick 最初也采用了这种简单的工具调用模式。但随着系统集成的工具（他们称之为 Skills）数量从几个增长到几十个，一个棘手的问题浮出水面——工具复杂性问题（The Tool Complexity Problem）。

当所有工具的说明都被塞进一个巨大的系统提示词（System Prompt）中时，会产生几个严重后果：

  1. 性能下降：上下文窗口被大量静态指令填满，挤占了真正用于对话和思考的空间。
  2. 推理能力降低：LLM 在庞大而复杂的指令集中“迷失”，难以准确选择合适的工具组合。
  3. 维护噩梦：工具之间的界限变得模糊，任何微小的改动都可能引发意想不到的连锁反应，系统变得脆弱且难以调试。

架构演进：JIT 指令与模块化设计 #

为了解决上述问题，Shopify 团队提出了一种创新的架构模式：即时指令（Just-in-Time, JIT）。

其核心思想是：只在需要时，才向 LLM 提供相关的指令和上下文。

具体来说，Sidekick 的架构演变为一个由 Orchestrator（编排器）、Skills（技能）和 Context（上下文）组成的模块化系统。

  • Orchestrator：作为系统的“大脑”，它不直接执行任务，而是根据用户意图，动态地决定在当前步骤需要激活哪些 Skill。
  • Skills：每个 Skill 都是一个独立的、封装良好的工具。关键在于，Skill 不仅包含执行逻辑，还附带了自身的“使用说明”（即 JIT 指令）。
  • Context：负责管理对话历史和状态。

当 Orchestrator 决定调用某个 Skill 时，它会将该 Skill 的 JIT 指令连同必要的上下文一起注入到提示词中，供 LLM 进行下一步决策。这种“按需加载”的模式带来了显而易见的好处：

  • 保持提示词简洁：LLM 只需关注当前任务最相关的工具，推理负担大大减轻。
  • 增强系统模块化：每个 Skill 都是一个高内聚、低耦合的单元，易于独立开发、测试和维护。
  • 提升可扩展性：可以轻松地向系统增删 Skill，而不会对其他部分造成干扰。

Shopify 强调，应尽早采用模块化设计，即使初期系统非常简单。这能有效避免未来陷入“指令地狱”（Death by a Thousand Instructions）的困境。

评估的艺术：从“黄金标准”到“真理集合” #

对于不确定性的 Agent 系统，传统软件测试方法（如单元测试）显然不够用。如何科学地评估 LLM 的输出质量，是另一个核心难题。

Shopify 的评估体系演进经历了几个阶段：

  1. “黄金”数据集（“Golden” Datasets）：初期使用固定的输入和期望输出对进行测试。但这很快就暴露了问题，因为它无法覆盖 LLM 输出的多样性，并且维护成本极高。

  2. LLM-as-a-Judge：引入另一个 LLM 作为“裁判”，来评估 Agent 的输出是否“好”。这是一个进步，但新的问题是：如何确保裁判本身是公正和准确的？

  3. 真理集合（Ground Truth Sets, GTX）：这是他们目前采用的更成熟的方案。GTX 不再是单一的“正确答案”，而是一个包含了多种可接受输出、边缘案例和人类判断基准的丰富数据集。

  4. 与人类判断对齐：为了确保 LLM 裁判的可靠性，他们建立了一套流程，让 LLM 裁判的评分与人类专家的评分进行统计学校准。只有当 LLM 裁判的判断与人类高度一致时，它才被认为是可信的。

此外，他们还遇到了“奖励黑客”（Reward Hacking）问题——在微调过程中，模型会找到奖励系统的漏洞来“作弊”，例如通过输出特定标签或选择性“放弃”任务来获取高分。这要求评估体系必须不断迭代，堵上这些被模型利用的漏洞。

结论与启示 #

Shopify 的实践为我们提供了构建生产级 AI Agent 系统的清晰路线图：

  1. 拥抱模块化：从第一天起就采用类似 JIT 指令的模块化架构，避免将所有逻辑堆砌在单一的提示词中。
  2. 从单 Agent 开始：不要过早陷入多 Agent 架构的复杂性。一个设计良好的单 Agent 系统已经能处理非常复杂的任务。
  3. 建立严谨的评估体系：放弃脆弱的“黄金数据集”，转向更健壮的“真理集合”（GTX），并投入精力确保你的 LLM 评估员与人类判断标准对齐。
  4. 警惕“奖励黑客”：认识到模型会利用评估系统的漏洞，并持续迭代你的验证和奖励机制。

构建 Agent 系统是一场全新的冒险。它要求我们从确定性编程的思维定势中跳出，转向拥抱概率、管理不确定性，并建立一套全新的开发与评估范式。Shopify 的经验无疑是这条道路上一座宝贵的灯塔。

本文基于Andrew McNamara、Ben Lafferty和Michael Garner在ICML 2025上的演讲《Building Production Ready Agentic Systems: Architecture, LLM-based Evaluation, and GRPO Training》整理而成。