当前AI开发正面临框架瓶颈,例如LangChain和AutoGen等框架在快速启动项目后,会限制性能优化和调试。建议采用agentic primitives,即小型、可组合的构建块,例如原子代理、显式状态管理和声明式编排,以提高可调试性、性能优化、可测试性、增量部署和成本控制。这种方法可以构建定制化的、生产级别的AI系统。