我曾亲眼看着 AWS 账单一夜之间多出 200 美元。
不是因为系统崩了。是因为一个 agent 在没有停止条件的情况下循环跑了 6 小时，每一轮都调用 OpenAI API。监控面板上它“健康得很”，没人发现，直到第二天早上发票打进来。
这就是：你在不了解 AI 系统真实工作方式的情况下把它搬上生产，会发生什么。
多数人入门 AI 工程的方式都很像：装个库、跟个教程、调个 API，让它跑起来。你会觉得自己在进步。然后某天它以一种完全不讲道理的方式坏掉，于是你开始随机改数字，直到它“看起来”又能跑。
这不是工程，这是拿键盘祈祷。
差距不在代码，在概念。
无论系统有多复杂，底层都绕不开同一组核心概念。你一旦真的理解它们，生产故障就变得“可诊断”，不再神秘：你不靠猜，你靠推理。
在进入 6 个概念之前，先给出把它们串起来的心智模型：
每一个 AI 系统都可以写成一句话：记忆（RAG）+ 思考（LLM + Tokens）+ 行动（Agents）+ 度量（Evals），通过 Context Engineering 组装起来。
就这么简单。整个领域就是这一句话。本文后面的内容，只是在把这句话里的每个
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/278687.html