Agent 开发的完整生命周期包含哪些阶段？

1. 需求定义

明确用例、目标、输入输出、成功指标、自主度边界与需人工审批的动作，这是后续一切工作的基准，也是评估集设计的依据。

2. 架构设计

选择最简可行的架构（单 Agent / RAG / 多 Agent / 工作流），定义推理模式、记忆策略、工具契约与编排方式。

3. 数据与工具集成

连接知识库、数据库、API 与 SaaS，用 RAG 接入企业知识，用 MCP 等标准接入工具，并严格控制访问权限。

4. 原型构建

以最小可用版本跑通目标流程，先验证功能正确性，再逐步叠加能力。

5. 评估评测

用真实场景评测集检验任务完成率、工具准确率、幻觉、成本与升级行为，并将评测左移到开发期，避免上线后才发现质量问题。

6. 安全与治理

上线前落实权限、审计、提示注入防护与人工介入（HITL），并对高影响动作设置审批或回退路径。

7. 部署与观测

以影子模式、灰度发布、版本回滚等方式上线，建立追踪、成本、延迟与结果的持续监控。

8. 持续迭代与 ADLC

持续迭代环节用生产证据（追踪、反馈、业务结果）反哺评测集与提示 / 工具 / 检索优化，形成"定义—构建—评测—部署—优化"的闭环。业界也将其概括为 ADLC（Agent Development Lifecycle），即构建—测试—部署—监控四阶段循环，由 LangChain 团队于 2026 年 5 月形式化，其核心是让生产追踪（带裁决标签）回流为下一轮构建的评测用例。