你好，我是郑工长。
在过去的一年里，很多开发者在尝试用大模型（LLM）构建应用时，都有一种深深的无力感。这种感觉，我称之为“实习生困境”。
单个的LLM调用，就像一个知识渊博、能力超强，但状态极不稳定的实习生。你让他写一首诗，他可能给你一首千古绝唱；你让他再写一首，他可能就给你一段“废话文学”。你让他分析报告，他有时能洞察秋毫，有时却会“一本正经地胡说八道”。
你无法将一个重要的、需要稳定输出的任务，完全托付给这样一个“实习生”。这就是为什么那么多惊艳的AI Demo，最终都无法变成可靠的商业产品。
而近期，以LangGraph等为代表的“AI工作流编排”工具的兴起，正是为了解决这个核心痛点。它背后的工程思想，可以概括为一句话：别再指望实习生了，你需要为他建一条“生产线”。
从“单一指令”到“流程编排”
“生产线”的核心，是将一个复杂的任务，拆解成一系列标准、可控的工序。LangGraph这类工具，正是将这种工业化思想，引入到了AI应用开发中。
定义“工位”（Nodes）： 你不再是笼统地对AI说“帮我分析一下市场”，而是定义出几个独立的“工位”。例如：
- 工位A (规划师): 负责将“分析市场”这个复杂指令，拆解成“1.搜索最新行业新闻；2.搜索竞争对手动态；3.总结观点”等具体步骤。
- 工位B (搜索员): 专门负责执行“搜索”这个单一动作。
- 工位C (总结员): 专门负责将搜索到的资料，进行归纳总结。
建立“流水线”（Edges）： 你用代码定义好这些“工位”之间的流转关系。例如，A的输出，成为B的输入；B的输出，再成为C的输入。
引入“质检与返工”（Cycles）： 这是最关键的一步。你可以在流程中加入一个“质检工位”。例如，在C总结完毕后，让另一个AI（或者人）来判断：“这个总结是否全面？是否遗漏了关键信息？”如果“不合格”，流程可以自动返回到工位B，让他“更换关键词再搜索一次”。这种循环与修正的能力，是建立可靠AI系统的核心。
一个工程定律：
任何一个复杂系统的可靠性，都不来自于其内部单个组件的100%可靠，而是来自于一套允许组件犯错、并能对错误进行“检测、隔离、修正”的冗余流程。
“生产线思维”的价值
当你用“生产线思维”去构建AI应用时，你得到的就不再是一个“黑盒”里不可预期的结果，而是一个透明、可调试、可迭代的系统。
- 确定性大大增强： 每个AI只负责一个简单的、定义明确的任务，其犯错的概率大大降低。流程的冗余设计，保证了最终结果的八九不离十。
- 成本变得可控： 你可以为不同的“工位”，选择不同成本和能力的模型。例如，“规划”这种重要环节用昂贵的GPT-4，而“搜索”这种简单任务用廉价的开源模型。
- 系统能力可迭代： 当你发现某个环节不理想时，你不需要推倒重来，只需要去“升级”或“更换”对应的那个“工位”即可。
郑工长总结：
AI Agent的真正革命，不在于大模型本身又聪明了多少，而在于我们工程师，终于找到了一套有效的“驾驭”它的方法论。
从“使唤实习生”到“搭建生产线”，这是一次从“手工作坊”到“现代工业”的思维升级。它标志着AI应用开发，正在告别“炼丹”式的玄学，回归到我们工程师最熟悉的、严谨而务实的“流程管理”上来。
只有当你不再祈祷你的AI“这次一定要给力点”时，你的AI应用，才算真正“及格”了。
