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AI Agent 上线检查清单 ​

这一节解决什么问题 ​

AI Agent 系统比传统 Web 应用更难上线——它涉及模型调用、工具执行、外部 API 依赖、非确定性输出、安全权限等多个环节，任何一个环节出问题都可能导致线上事故。上线检查清单解决的是"上线前需要确认哪些事情，避免遗漏关键检查项"的问题。

核心概念 ​

上线检查清单：一组必须在上线前逐项确认的检查项，覆盖配置、安全、监控、回滚、评测等方面。

灰度发布：先让少量用户使用新版本，观察一段时间后再全量发布，降低风险。

回滚方案：上线后发现问题时能快速恢复到上一个稳定版本的方案。

Feature Flag：通过配置开关控制新功能的启用，不需要重新部署就能切换。

工程化设计 ​

上线检查清单按阶段分为四组：

发布前：配置检查、密钥检查、评测通过、文档更新。

发布时：灰度比例、监控告警、日志确认。

发布后：指标观察、用户反馈、错误率监控。

应急准备：回滚方案、降级策略、值班人员。

最小实现思路 ​

以下是上线前的检查清单，每项确认后打勾：

配置检查 ​

  • [ ] 环境变量已正确配置（API Key、数据库连接、模型端点）
  • [ ] 配置文件不包含硬编码的密钥或敏感信息
  • [ ] 测试环境和生产环境配置隔离
  • [ ] 模型版本已锁定（不要用 latest，用具体版本号）

密钥检查 ​

  • [ ] API Key 存储在密钥管理系统或环境变量中
  • [ ] 密钥不暴露给模型、不记录到日志
  • [ ] 密钥权限已按最小权限原则配置
  • [ ] 密钥轮换方案已就绪

API 安全 ​

  • [ ] 所有 API 端点已配置认证
  • [ ] 工具权限已按角色配置
  • [ ] 参数校验已覆盖所有工具
  • [ ] 高风险操作已配置人工确认
  • [ ] 限流规则已配置

工具权限 ​

  • [ ] 只读工具：自动执行
  • [ ] 写入工具：参数校验 + 权限检查
  • [ ] 高风险工具：人工确认或禁止自动调用
  • [ ] 工具调用超时已设置
  • [ ] 工具失败重试策略已配置

日志与 Trace ​

  • [ ] Trace 记录已开启，覆盖所有关键步骤
  • [ ] 敏感信息已脱敏
  • [ ] 日志级别合理（生产环境不要用 DEBUG）
  • [ ] 日志存储和保留策略已配置

错误处理 ​

  • [ ] LLM 调用失败有兜底响应
  • [ ] 工具调用失败有错误信息回传
  • [ ] 超时有超时处理
  • [ ] 用户看到的错误信息友好且不泄露内部信息

评测集 ​

  • [ ] 核心场景评测集已准备
  • [ ] 回归测试已通过
  • [ ] 已知失败模式已标注
  • [ ] 评测报告已生成并审核

回滚方案 ​

  • [ ] 上一稳定版本的部署包已保留
  • [ ] 回滚步骤已文档化
  • [ ] 回滚演练已通过
  • [ ] 回滚触发条件已明确（如错误率 > 5%）

成本监控 ​

  • [ ] LLM 调用量监控已配置
  • [ ] Token 消耗监控已配置
  • [ ] 成本告警阈值已设置
  • [ ] 成本异常的处理流程已明确

用户反馈 ​

  • [ ] 用户反馈渠道已就绪
  • [ ] 负面反馈的响应流程已明确
  • [ ] 反馈收集和分析机制已配置

文档与 README ​

  • [ ] API 文档已更新
  • [ ] 部署文档已更新
  • [ ] README 已反映当前版本功能
  • [ ] 已知限制和注意事项已记录

生产环境注意点 ​

灰度发布：新版本先灰度 1%-5% 的流量，观察 1-2 小时后再全量。灰度期间重点关注错误率、延迟、用户反馈。

监控告警：上线后第一个小时是最危险的，需要实时监控。配置错误率、延迟、Token 消耗等指标的告警阈值。

降级策略：当 LLM 服务不可用时，需要有降级方案（如返回缓存结果、降级到更简单的模型、返回固定话术）。

值班安排：上线后 24 小时内需要有人值班，随时处理突发问题。

常见误区 ​

  1. 不做灰度发布：直接全量上线，出问题影响所有用户。
  2. 没有回滚方案：上线后发现问题无法快速恢复。
  3. 不检查密钥配置：生产环境用错了测试环境的密钥。
  4. 不监控成本：上线后 Token 消耗暴增但没有告警。
  5. 评测通过就上线：评测集不覆盖所有场景，需要灰度观察补充验证。

面试表达 ​

AI Agent 系统上线比传统 Web 应用更复杂，涉及模型调用、工具执行、安全权限等多个环节。上线前需要逐项检查：配置是否正确、密钥是否安全、工具权限是否合理、日志 Trace 是否开启、评测是否通过、回滚方案是否就绪。

上线策略建议灰度发布：先让 1%-5% 的流量走新版本，观察错误率、延迟、用户反馈，确认没问题后再全量。同时需要配置监控告警和降级策略，当 LLM 服务不可用时有兜底方案。这些是 AI Agent 上线的基本工程要求。

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