LinkedIn AI规模化实践：从工具、治理到执行环境
LinkedIn 采用了一种独特的策略：将人类意图与机器执行过程分离，并通过结构化规范而非自由形式的提示词来实现。这些规范明确定义了任务的目标、所需的工具、成功评估的标准，以及严格禁止的操作，从而有效减少模糊性，确保 Agent 行为的一致性与安全性。
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在2025年QCon纽约AI大会上，LinkedIn工程师Prince Valluri和Karthik Ramgopal分享了公司如何构建内部平台以支持大规模AI Agent的实践经验。
这场演讲的核心观点是：AI Agent不应被视为孤立工具，而应是受治理执行环境中的参与方。这种设计理念特别适合大型、需要长期运行的工程组织。
核心挑战：执行而非智能
演讲者将核心挑战定位为执行问题，而非智能难题。
LinkedIn的做法将人类意图与机器执行分离，使用结构化的规范来代替自由形式的提示词。
这些规范界定了“应该做什么”、“可以使用哪些工具”、“如何评估成功”，同时明确了哪些操作被禁止，从而减少了执行过程中的模糊性，避免了Agent行为不一致或不安全的问题。
“规范是我们将开发者意图转化为Agent可可靠执行指令的方式。”—— Prince Valluri
编排层：端到端执行管理
系统的核心组件是一个编排层，它负责端到端管理Agent的执行流程。
与将Agent作为单次交互运行不同，编排器将任务分解为多个步骤、配置隔离沙箱、注入作用域上下文、调用工具，并详细记录每个操作的追踪信息。
演讲强调，正是通过编排，才使得原本具有概率性的系统具备了确定性和可重复性。
通过标准化工具调用方式和故障处理机制，LinkedIn避免了各团队中定制化、脆弱的Agent实现激增。这种共享执行模型还让Agent具备了可观测性和互操作性，允许平台团队集中演进能力，而产品团队则能从复用中受益。
自主权与权限的平衡
另一个重要主题是区分自主权与权限边界。Agent被允许在有界环境中自由行动，例如读取和修改代码。
但对于具有不可逆后果的操作，包括部署或合并到主分支，仍然由人类最终把关。根据演讲者的说法，这种设计在保持人类问责制的同时，允许Agent在没有持续监督的情况下取得有意义的进展。
人类参与被整合到系统中，作为明确的检查点，而非持续监控。
Agent可以在需要批准或决策时暂停执行，在提供输入后恢复，并能随着时间的推移从结果中学习。来自审查、失败和先前执行的反馈被捕获为机构记忆，并作为未来任务的上下文重新引入。
演讲者认为，许多Agent的失败源于缺失或过期的上下文，这使得上下文工程成为比模型选择更关键的投资。
“我们需要一个统一的开放式平台，让团队专注于他们的领域问题，而我们则专注于系统和基础设施问题。”—— Karthik Ramgopal
模型选择：优先考虑商业方案
演讲还讨论了模型选择问题，警告不要默认使用定制训练模型。
演讲者建议首先确定是否需要推理能力，如果需要，当与检索和上下文增强相结合时，商业托管模型是否能够满足质量、规模和延迟需求。
由于运营开销，定制模型和微调应被视为最后的选择。
生产实践案例
演讲中讨论了基于此平台构建的几个生产级Agent案例，包括将规范异步转换为拉取请求的后台编码Agent，以及让工程师和业务用户能够查询数据并生成分析而无需数据科学家直接参与的分析Agent。
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