Prompt QA and Eval Agent
面向 2026 年 AI 工作流的专业内容：Reviews production prompts with versioning, regression cases, scoring rubrics, and rollback notes.
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AI Agents
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AI Agent 选型
评价 AI Agent，不能只看回答是否流畅，要看执行是否可控。
Agent 市场正在从聊天助手走向真正的运行时：能读取文件、调用工具、写入产物、保存状态并恢复任务。Agent 目录应该帮助用户比较自治程度、权限边界、可观察性、记忆机制和部署适配，而不是只写“提升效率”。
真实变化
看清能力边界，再决定是否采用。
沙箱工作区
Agent 需要一个受控的执行环境
OpenAI 在 2026 年 4 月 15 日更新 Agents SDK，重点支持 Agent 在受控沙箱中查看文件、运行命令、编辑代码并执行长任务。因此，工作区设计、文件权限和输出目录已经成为 Agent 评估标准。
从 Demo 到 Runtime
生产级 Agent 需要记忆、工具、轨迹和恢复能力
OpenAI 提到 configurable memory、MCP、skills、AGENTS.md、shell、apply_patch、snapshot 和 rehydration；Google ADK 也把 tools、sessions、memory、observability、evaluation 和 safety 放在核心位置。
可靠性诊断
很多 Agent 失败，本质是上下文失败
LangChain 文档指出，Agent 经常不是因为模型不够强，而是因为没有给模型正确上下文。用户选择 Agent 时，应重点看它如何选择工具、保存记忆、过滤任务上下文。
热门入口
按搭建、自动化和平台选择 AI Agent
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定义与目录发现适合先理解 AI agent、AI agents、AI agent examples、AI agent tools 和典型业务场景。
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搭建教程适合需要搭建路径的用户：目标定义、工具、记忆、审批、沙箱、部署检查和评估标准。
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自动化工作流适合自动化用户，把 AI agents 和触发器、应用集成、审批、工作流和重复运营任务连接起来。
按目标探索 AI Agents
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构建型意图
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Agent 类型对比
从能力、成本和风险做选型。
轻量助手和生产级 Agent 不是同一种产品。比较 Agent 时，应先看它被允许做什么。
Assistant Agent
- 在聊天流里回答和起草内容
- 集成风险低
- 适合写作、问答、头脑风暴和摘要
Workflow Agent
- 调用工具并在系统之间移动数据
- 需要鉴权、重试和审批节点
- 适合研究、客服、报告和运营
Sandbox Agent
- 在文件、代码、终端或隔离工作区内工作
- 需要严格权限和审计日志
- 适合编程、数据室、文档处理和长任务
使用 Agent 前要检查什么
把工具放进真实工作流。
工具权限：它可以读取、写入、删除、发布或发送什么？
记忆模型：哪些内容会跨会话保存，用户能否查看或清除？
人工审批：哪些动作必须暂停并等待确认？
可观察性：能否看到工具调用、中间产物、失败原因和最终证据？
相关 AI Agent 主题
从这些主题可以继续进入 Agent builder、自动化平台、开源 Agent、免费 AI Agent 和课程路线。
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Agent FAQ
常见问题与选型答案。
什么样的 Agent 才算生产级？
它需要有清晰任务边界、受控工具、记忆规则、风险动作审批、日志或轨迹、失败处理和可衡量的输出质量。缺少这些，更像演示而不是可靠员工。
多 Agent 系统一定更好吗？
不一定。多 Agent 适合角色分工或并行任务，但会增加协调成本。对很多重复业务流程来说，单任务 Agent 或工作流 Agent 反而更稳定。
为什么 Agent 页面必须写安全细节？
因为 Agent 会执行动作。只要涉及文件、API、客户数据、付款或发布系统，就应说明权限、隔离边界、审批步骤和日志能力。