主要观点：AI 代理作为现代软件系统的强大构建模块正逐渐兴起，它是能观察环境、做决策并实现目标的自主软件组件，具有灵活性，适用于复杂动态的工作流。在工作流自动化中有高影响力，能处理常规重复性任务，如处理支持工单等，可根据上下文和目标调整行为，节省时间减少错误。

关键信息：

• Python 是实现 AI 代理的热门选择，LangChain 提供抽象结构帮助构建代理推理过程并整合外部工具，FastAPI 可将代理包装为服务供其他系统调用。
• 与传统微服务和脚本相比，AI 代理是“智能微服务”，能动态决定如何完成任务，有概率性、上下文驱动的执行方式，可与传统微服务结合使用。
• 构建可靠的 AI 代理需遵循最佳实践，包括明确目标和边界、模块化设计、有效使用和整合工具、场景测试、监控观察以及注重安全等。

重要细节：

• 举例说明软件部署工作流中，AI 代理能监测代码变化等并决定部署时间和方式，若检测到异常可推迟部署并通知工程师。
• 给出用 FastAPI 包裹代理的简单示例代码，展示如何通过 HTTP 调用代理处理查询。
• 详细阐述最佳实践的各个方面，如定义清晰目标可减少不可预测行为，模块化设计便于调试维护等。