AI Engineer World's Fair
用你早已熟悉的软件工程纪律设计智能体系统，方法可直接照做，不谈趋势空话。
Build Systems, Not Code - Angie Jones, Agentic AI Foundation · Angie Jones
AgentAI 编程Context
全片 20 分钟·真正值得盯屏约 7 分钟·2 个必看点
橙色 = 推荐必看的 7 分钟其余读导览就够
逐段导览 · 6 段
- 0:00 – 3:20听
核心命题：设计智能体就是软件工程
以找房智能体为贯穿案例开场，提出全片论点：原语从代码上移为提示词与智能体，但学科没变，工程师仍在构建。
你不是在放弃工程，只是把同一门学科上移了一层。
开场立论为主，无值得看的画面，通勤听完全不损失信息。▶ 跳到 0:00讲者 · Angie Jones - 3:20 – 7:02听
放手之前：系统与工作流设计
智能体只是系统的一部分（还有文件、工具、人和其他智能体），要先想清职责、边界与失败方式，给路径而非仅目标。
每次运行只有三种结局：停止、重试或升级上报——失败方式必须提前设计。
纯口头论述、无演示画面，抓住『三种结局』这个框架即可。▶ 跳到 3:20讲者 · Angie Jones - 7:02 – 10:40听
巨型提示词是坏味道，给职责选对原语
不断补例外的万能提示词会让智能体漂移；解法是拆出隐藏职责：结构化输出用 schema，确定性计算用脚本，可复用流程做成 skill，重任务交给作用域收窄的子智能体。
巨型提示词等于智能体系统的上帝对象，拆职责才能让每部分可推理、可测试。
方法论密度最高的一段但没有现场演示，值得放慢速度专注听，必要时回放。▶ 跳到 7:02讲者 · Angie Jones - 10:40 – 14:06听
算法思维分工与契约、结构化记忆
有精确答案的用代码（更便宜可靠），需判断解释的交给智能体，最终授权归人类；下游要行动就得约定数据形状，决策与理由写入已知位置的记忆层而非留在会话里。
把每件事都丢给模型，正是系统输出每天不一样的根源。
口头论证为主、无依赖画面，重点是记住『代码/智能体/人』三层分工法则。▶ 跳到 10:40讲者 · Angie Jones - 14:06 – 17:00听
幂等由系统强制：记忆日志与 lint pass
模型重试时会把同一请求改写得像新任务，所以不能信任模型自觉；每次行动后写入记忆日志，定期跑 lint pass 发现半完成运行，只补缺失步骤不重复副作用。
幂等要靠系统机制保证——邮件已发就绝不重发，只补没 block 的日历。
案例讲解具体但无演示画面，听清『日志 + lint pass』两个机制即可复用。▶ 跳到 14:06讲者 · Angie Jones - 17:00 – 19:37听
威胁建模、审批墙与可维护性收尾
把卖家文案、论坛帖等外部内容当不可信输入（是证据不是指令）；读取整理可自主，发邮件、预约、出价等外向动作挡在人工批准之后。最后收束回『这就是软件工程』的主题。
用审批墙缩小爆炸半径：自主权止步于任何触达外部世界的动作。
安全原则与收尾陈词均为口头论述，无视觉依赖，适合听完记下审批墙原则。▶ 跳到 17:00讲者 · Angie Jones