Festogo 的多代理系统在开发者使用代理时需要访问每位开发者的本地文件系统，以读取其凭据并将其分配到代码评审任务。
以下哪些可能是该代理存在的问题？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
了解在生产中成功的 AI 代理具备哪些特质（以及有多少代理在路上失败！）。学习关键的 agentic 设计原则，为代理的扩展打好基础，包括稳健的基础设施与工具、模块化的架构设计，以及持续评估与反馈循环。
学习关键策略，确保您的代理以可扩展性为目标进行开发。深入了解 Model Context Protocol（MCP）与 Agent-to-Agent 协议（A2A）如何通过标准化来促进可扩展性。
准备上线，但别急！构建稳健的测试框架，确保 AI 代理在生产中依然稳定发挥。为您的使用场景选择最佳的部署策略，并学习如何将实时数据源集成到 agentic 系统中。
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