你的 AI Demo 已经能运行，但它真的准备好进入生产环境了吗？

你可能已经做出了一个能够调用模型、使用工具并完成任务的 AI Agent。

但当它面对真实用户、真实数据和真实权限时，新的问题往往才刚刚开始：

• 输出是否足够稳定？

• 工具调用失败时，团队能否及时发现？

• 质量和评估结果是否可解释？

• 延迟与成本能否持续控制？

• 出现异常时，系统应该暂停、回滚，还是转交人工？

一次成功运行的 Demo，只能证明它“能跑”。
一个值得信任的生产系统，还必须可靠、可测试、可观测，并且拥有清晰的责任边界。

本场活动将从一个实际问题出发：

当 AI Agent 进入真实系统后，我们如何让它稳定工作，并且知道什么时候应该停下来、寻求帮助或交给人来决定？

从 Demo 到 Production，真正缺少的是什么？

很多 Agent 在开发者自己的电脑上表现不错。真正困难的是让它在真实约束下反复运行：

• 模型输出可能变化

• 工具可能失败

• 权限可能不足

• 数据可能不完整

• 用户需求可能超出系统边界

• 团队可能无法复现问题或判断风险

因此，问题不只是“模型够不够聪明”，而是整个系统是否具备可控、可测量、可持续改进的工程基础。

我们将把一个 Agent 工作流拆成四个层面：

• Agent： 如何规划任务、调用工具、处理失败，并在不确定时请求人工介入？

• Harness： Tools、Orchestration、Evals、Guardrails 和 Human Handoff，如何组成一个可测试、可调试的运行框架？

• Production： 如何判断一个 AI 功能是否已经准备好发布，并在上线后持续追踪质量和行为？

• Trade-offs： 可靠性、可观测性、延迟、成本、安全、用户体验和责任边界之间，应该如何取舍？

这不只是一次分享

现场会围绕真实工作流进行拆解和讨论，并完成几项实际练习：

• Demo-to-Production Ladder
  把 Idea、Prototype、Evaluation、Deployment 和 Monitoring 串成一条路径，找出你的系统目前缺少哪一层。

• Agent Failure Wall
  标记 Agent 最容易出问题的环节：数据、工具、权限、模型输出，还是人工交接。

• Harness Design Clinic｜Harness 设计诊所
  带着一个真实工作流，现场拆解工具、编排、评估、护栏和人工交接应该如何组合。

• Production Readiness Roundtable｜生产就绪圆桌
  讨论工程团队在质量、延迟、成本、权限、安全、可观测性和责任机制上的真实取舍。

• 30-Day Ship Card｜30 天发布行动卡
  离开前写下一项未来 30 天可以验证的工程行动或产品假设。

你不需要带着一个完整系统来参加。一次失败的工具调用、一条不稳定的 Agent 路径，或者一个还没决定是否上线的功能，都可以成为很好的讨论起点。

带上一个真实问题，免费 RSVP 参加本场活动。

适合参加的人

• 正在处理 Agent 编排、RAG、Evals、部署或可靠性问题的工程师

• Data Engineer、Platform Engineer、DevOps、架构师和基础设施负责人

• 需要判断 AI 功能能否进入真实业务的产品经理和工程负责人

• 正在把 AI 产品从想法推向 Production 的创始人和技术建设者

• 尝试过 RAG、Tool Calling 或 Agent，希望补齐工程基础的人

• 想从 Prompt 实验进一步走向 AI Engineering 的开发者和学习者

活动信息

日期： 2026 年 10 月 7 日，星期三
时间： 5:30 PM–7:30 PM（墨尔本时间）
地点： Amazon MEL12
地址： Level 12.304 555 Collins St, Melbourne VIC 3000
语言： 全英语
费用： 免费