AI 工程化重心转向：从代码到行为设计

传统软件工程 vs AI 工程

传统软件工程回答的问题如下：

代码能编译吗？API 是否返回正确的响应？测试通过了吗？

AI 工程提出了不同的问题。

Agent 是否遵守政策？它是否负责任地使用工具？内存是否正确影响行为？它是否能从歧义中恢复？更新后是否保持可信？

那些不是代码问题。

它们是行为问题。

随着 AI agent 成为日常产品的一部分，工程将越来越多地关注于设计、测试和验证行为——而不仅仅是实现。

构建 Crucible

这就是我们为什么要构建 Crucible。

帮助团队以可量化的信心来工程化 AI 行为。

面向 AI Agent 的 Pytest。

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