从硬编码到规则引擎：AI Agent 工程化的降本增效之路

摘要：AI Agent 工程化的关键在于"该省则省"：高频确定性任务用硬编码或规则引擎处理，复杂开放问题才调用大模型，通过混合架构实现低成本、高可靠、低延迟的生产级智能系统。

从硬编码到规则引擎：AI Agent 工程化的降本增效之路

核心观点：智能不等于全用大模型。真正的生产级 AI 系统，是"能省则省、该智则智"的混合架构。

引言：别让 LLM 干所有活

当我们兴奋地构建 AI Agent 时，很容易陷入一个误区：把所有逻辑都交给大语言模型（LLM）处理 。

但现实很骨感：LLM 调用贵、延迟高、行为不可控。如果用户每天问一万次"我的订单到哪了？"，每次都让 GPT-4o 思考一遍，成本和体验都会崩盘。

于是，聪明的工程师开始思考：能不能把高频、确定性强的路径固化下来？

答案是肯定的------这条路，从硬编码 起步，走向规则引擎 ，最终形成AI + 规则的混合智能架构。

第一阶段：硬编码 ------ 最朴素的优化

对于模式固定、逻辑明确的请求，直接写死处理流程是最高效的方式。

erlang 复制代码

if "订单" in query and ("在哪" in query or "物流" in query):
    order_id = extract_order_id(query)
    status = logistics_api.get_status(order_id)
    return f"您的订单当前状态：{status}"

✅ 优势：

零 LLM 调用，成本趋近于 0
响应毫秒级，用户体验好
行为完全可控，无幻觉风险

❌ 局限：

规则散落在代码中，难以维护
每次新增场景都要改代码、测、上线

硬编码是起点，但不是终点。

第二阶段：规则引擎 ------ 把"if-else"解放出来

规则引擎的核心思想是：将业务逻辑从代码中剥离，变成可配置、可热更新的策略。

什么是规则引擎？

它是一个专门执行"如果......那么......"规则的运行时系统。例如：

json 复制代码

{
  "condition": "intent == 'order_status'",
  "action": "call_logistics_api_and_format_response"
}

运营人员只需修改规则配置，无需程序员介入。

在 AI Agent 中的价值

场景	处理方式
"退货流程是什么？"	规则引擎 → 返回预设 FAQ
"我买的 A 能和 B 一起用吗？"	LLM + RAG → 分析产品文档
"帮我订明天去上海的机票"	Agent 规划 → 调用航班 API

规则引擎处理"已知问题"，LLM 处理"未知问题"。

自动驾驶中的启示

自动驾驶系统早已采用类似思路：

深度学习负责"感知世界"（识别车辆、行人）
规则引擎负责"遵守交规"（红灯停、斑马线让行）

即使 AI 认为"可以安全通过"，规则仍强制制动------这是安全底线。

AI Agent 同理：规则是成本与安全的守门人。

第三阶段：混合架构 ------ 智能系统的成熟形态

现代生产级 AI 系统普遍采用三层路由架构：

关键组件

语义缓存：用向量数据库缓存相似问题的答案，避免重复计算
意图分类器：轻量模型或关键词匹配，决定走哪条路径
规则引擎：处理标准化业务流程
通用 Agent：仅用于真正需要泛化能力的场景

效果数据（行业实践）

70%+ 请求 由规则或缓存处理，不调用 LLM
整体成本下降 50%~90%
P99 延迟从 2s 降至 200ms 以内

结语：智能的本质是"恰到好处"

不要为了用 AI 而用 AI。

真正的工程智慧，在于知道什么时候不用大模型。

从硬编码到规则引擎，再到混合智能架构，我们走的是一条从实验到生产、从炫技到务实 的进化之路。

未来的 AI Agent，不是"全知全能"的神，而是懂得分工协作、精打细算的高效工作者。

作者建议 ：

如果你正在开发 AI Agent，不妨先问自己：

"这个问题，有没有可能用 10 行 if-else 解决？"

如果有，那就别急着调 LLM------先省下那一分钱，再谈智能。