對於正在從事 AI 代理系統開發的工程師或團隊來說，「如何分離邏輯與搜尋才能有效提升 AI 代理的可擴展性？」這是一個相當關鍵的問題。特別是當從生成式 AI 的原型階段邁向正式生產應用時，可預測性與可靠性成為挑戰焦點。本篇將以操作流程和階段指南的方式，幫助你系統性理解這一流程，並避免常見誤解。
首先，我們要明白「邏輯」與「搜尋」在 AI 代理中分別代表什麼。邏輯指的是核心工作流程和決策規則；搜尋則是推理與推斷的執行策略。將兩者拆分，有助於在不影響整體流程架構的前提下，靈活替換推理策略或優化搜尋演算法，進而提升系統的可維護性與擴展能力。
一、整體流程概覽與適用前提
在開始進行邏輯與搜尋分離之前，你需要確認幾點前提條件：第一，系統需具備明確且模組化的核心工作流程；第二，推理策略與邏輯能獨立開發及調整；第三，團隊需有能力設計靈活的接口進行兩者溝通。適用於大型或跨領域、需要多種推理方式並行的 AI 代理平台，尤其針對從原型過渡到生產環境的開發流程。
二、階段一：定義並分離核心邏輯與推理需求
此階段的重點在於將 AI 代理的業務規則、決策流程抽象化成獨立模組。工程師會評估哪些流程是固定的、不可變的邏輯，哪些部分則屬於可變的推理或搜尋策略。這時經常出現的猶豫點是在於如何界定邏輯和推理的邊界。例如，一名負責邏輯分層的工程師可能會思考：「哪些決策需要用到即時推理？哪些不需耦合？」
需要注意的是，常見誤區是將推理策略硬性嵌入邏輯流程中，造成後續修改困難。
三、階段二：設計接口以解耦核心邏輯與搜尋推理
設計良好的接口至關重要，它是邏輯層與搜尋層溝通的橋樑。這包括明確定義輸入輸出格式、接口協議與錯誤處理機制。此階段的工程師通常需要反覆調整參數，以使兩者配合順暢。角色模擬：作為系統架構師，他可能會焦慮於接口太複雜導致維護成本爆炸，但深刻理解解耦原理可幫助他平衡這種設計考量。
迷思提醒：誤以為簡單接口就夠用，忽視了異常狀況的傳遞管理，可能引發執行錯誤。
四、階段三：獨立開發和優化推理搜尋演算法
搜索和推理的演算法可獨立開發，包含多種策略如啟發式演算法、蒙地卡羅樹搜尋（MCTS）與強化學習等。此階段最常讓團隊陷入「演算法無止境優化」的泥淖，角色模擬：作為 ML 工程師，他常常猶豫：「還要不斷微調參數，還是趕快交付應用？」實際建議是設定清晰的性能指標並按階段進行優化。
五、階段四：整合測試與監控，確保可擴展性和可靠性
最後，將獨立的邏輯模組與搜尋推理組合起來，進行端到端的整合測試與實時監控，以應對 LLM 天生的隨機性。須注意，許多開發者會誤以為完成開發就過關，忽略持續監控中可能發現的性能瓶頸和錯誤訊息。
六、常見誤解與總結提醒
1. 誤解邏輯和搜尋不可分離，實際上拆分能提升系統靈活度。
2. 誤以為接口定義簡單即可，忽略錯誤管理及擴展需求。
3. 對演算法的過度優化，反而拖慢開發節奏。
4. 忽略整合測試重要性，容易埋下生產隱憂。
最後，將邏輯與搜尋分離帶來的最大好處，是讓 AI 代理更可控、更容易擴展，也降低因推理策略改變而導致整體系統大幅度重構的風險。當你理解這套完整流程，面對生產挑戰會更加從容。
Q&A
Q1：為什麼要分離 AI 代理的邏輯與搜尋推理？
分離邏輯與搜尋能讓核心業務流程保持穩定，同時在不影響功能的情況下自由調整推理方法。這樣的架構提升了系統維護的靈活性，也有助於逐步優化推理性能，不會限制在同一套策略。當我參與開發時，發現這種拆解大大減少了每次修改帶來的連鎖反應問題。對開發團隊來說，這可視為一種減少風險的工程設計思維。
Q2：設計邏輯與搜尋的接口時有哪些重點？
接口設計除了要涵蓋輸入輸出格式外，更要考慮錯誤傳遞與異常處理機制。這意味著系統中任一環節錯誤時，能清晰反饋給調用方以進行錯誤修正。很多團隊初期忽視這點，導致生產時難以排查問題。從系統架構的角度看，清晰定義接口就像搭好橋樑，確保資料和控制訊息雙向暢通。
Q3：推理搜尋演算法該如何優化，而不造成研發停滯？
優化推理演算法時，團隊應該設定明確的績效指標和時間節點，避免過度調整導致進度拖延。實務上，階段性驗證並交付功能，能有效保持開發平衡。以我經驗，團隊在初期多次陷入微調陷阱，但經過改進流程後，反而更專注於架構本身的可擴展性。
Q4：如何評估分離架構在生產環境的成效？
主要看系統的維護成本、錯誤率和擴展難度是否降低。監控在生產運作時的性能表現，也是重要指標之一。作為負責人，我會經常利用日誌與各種監測工具，確保推理模塊的修改不會對整體邏輯產生負面影響。
Q5：有哪些常見誤解會影響邏輯與搜尋分離的實作？
很多人一開始以為拆分意味著架構複雜，實則相反合理分離能降低系統複雜度。另外，也有誤會以為可用單一接口一勞永逸，忽略了系統演化下多接口彈性的必要。最後，部分團隊將過度優化演算法視為萬靈丹，忽視了架構優化同樣重要。理解這些誤區，能防止你在開發過程中走彎路。
