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Platforms for Humans and Machines: Engineering for the Age of Agents在 YouTube 看這一場

AI Engineer Europe 2026 · 演講 · 2026-04-08 · 21 分

平台也要留給 agent 用

Platforms for Humans and Machines: Engineering for the Age of Agents · Juan Herreros Elorza

Juan 以 Banking Circle 的內部平台為例,主張讓 agent 順利使用平台的做法,其實就是早該落實的最佳實務,並說明怎麼衡量成效。

agent 當使用者看原片 ↗

概要

  • agent 卡住的地方人也會卡Juan 用一個新進開發者部署應用程式的故事說明,找同事問、複製別人的 pipeline、等基礎設施團隊幫忙,這些流程對人已經很痛苦,對 agent 幾乎走不通。
  • 自助服務要靠 APIJuan 認為平台要讓 agent 自己完成所有事,不該有需要等某個人的環節,底層應該有定義清楚、可探索、有 schema 驗證與授權機制的 API,CLI 或 MCP server 可以包在上面。
  • 本地優先、儘早失敗agent 通常在開發者自己的機器上工作,能在本地驗證的就不要等推上版本控制、跑完 workflow 才發現失敗。
  • 講清楚怎麼算成功除了描述任務,也要告訴 agent 怎麼確認做完了;agent 不看儀表板,所以可觀測性也要想成給 agent 用的形式。
  • 文件與貢獻文件放在程式碼旁邊或集中成能探索的一處,再搭配 AGENTS.md 與 skills;歡迎使用者貢獻平台,但要用 policy 當護欄,再用 markdown 檔引導 agent。
  • 要量測Juan 建議在改動前後比較交付、可靠性與支援請求等指標,確認這些調整真的有效。

原話

  • “the gist of it is that best practices are still best practices”

    重點在於最佳實務依然是最佳實務

    ▶ 06:19
  • “Similarly, if my agent needs to be able to do anything on the platform, it should be able to do it on its own.”

    同樣地,如果我的 agent 要在平台上做任何事,它應該能自己完成

    ▶ 07:19
  • “if something is going to fail it should fail as soon as possible”

    如果某件事會失敗,就該盡早失敗

    ▶ 10:21
  • “Have guardrails in place for everything that you absolutely don't want to happen.”

    凡是絕對不想發生的事,都要設好護欄

    ▶ 16:46
  • “you can use AI as the excuse to implement some best practices that, again, were always best practices”

    你可以拿 AI 當藉口,去落實那些一直都是最佳實務的做法

    ▶ 20:39

延伸

  • Juan 提到 agent 也可以跑在某台伺服器上、透過 OpenClaw 之類的工具溝通,但沒有進一步說明。
  • Juan 提到衡量方式可依目標選不同指標,但沒有給出 Banking Circle 自己量到的數字。

章節

點時碼直接跳到原片的那一段。

  1. 自我介紹與公司Juan 是 Banking Circle 雲端原生技術團隊的 team lead,公司是跨境支付服務商,每年處理超過 1 兆歐元。
  2. Atlas 平台公司有超過 250 人在做技術系統,所以建了內部平台 Atlas,底下分運算、基礎設施、訊息傳遞與可觀測性幾個子平台。
  3. 新開發者的部署故事用虛構角色講一個常見經驗:寫好程式後不知道怎麼部署,只能問同事、複製 pipeline、再去找基礎設施團隊。
  4. 對 agent 更是死路這種處境對人已經糟糕,對機器等於不可能,agent 沒辦法跑去隔壁團隊問人,痛點在 agent 面前更明顯。
  5. 第一點:自助服務agent 需要的一切都該能自己觸發,流程要夠直覺,如果得從五個地方拼湊零件,就不算真的自助。
  6. 第二點:以 API 為基礎按鈕、CLI、MCP server 都可以,但底層要有定義清楚的 API,讓 agent 能探索、驗證 schema、取得授權,並在迴圈裡反覆嘗試。
  7. 第三點:本地優先agent 的工作在本機進行,所以要儘早失敗,能在本地驗證就別等推送之後才失敗。
  8. 描述任務與成功標準要告訴 agent 做什麼,也要告訴它怎麼確認成功;agent 不看圖形介面,可觀測性要能用 CLI 或 MCP server 取得。
  9. 文件策略小型 repo 把文件放在程式碼旁邊,大型平台集中放並讓 agent 能探索,最好能用 API 只取需要的片段。
  10. AGENTS.md 與 skills用 agent 專用的說明檔寫明建置、測試、部署、驗證方式,慣例也能寫成 skill。
  11. 鼓勵貢獻與護欄有 AI 之後貢獻門檻變低,但維護責任在平台團隊,建議用 policy 擋住絕不能發生的事,再用 markdown 檔引導 agent。
  12. 怎麼衡量成效在改動前後比較 DORA 指標、可靠性、支援請求數,也可參考 SPACE 這類開發者體驗框架。
  13. 總結建議重述各點:自助、API、本地優先、文件與可觀測性、歡迎貢獻。
  14. 拿 AI 當推動最佳實務的理由組織過去推不動的最佳實務,現在大家都在關注 AI,可以借這個機會推進。

名詞

Banking Circle
Juan 任職的公司,做跨境支付,提供銀行服務給超過 700 家受監管的金融機構
Atlas
Banking Circle 內部給所有技術團隊用的平台,下分運算、基礎設施、訊息傳遞、可觀測性幾個子平台
Kubernetes
Atlas 運算平台的基礎,團隊在上面跑應用程式
MCP server
包在 API 外面讓 agent 使用的一種介面,Juan 把它和 CLI 並列為可行的做法
AGENTS.md
agent 專用的說明檔,寫明某個 repo 該怎麼建置、測試、部署、驗證
skill
把慣例或操作平台的固定做法寫成的 markdown 文件
shift left
把驗證往前移,在本地就先確認,不等到推送之後才失敗
DORA metrics
衡量應用程式交付的指標,Juan 提到變更頻率、平均恢復時間與前置時間
SPACE
Juan 舉例的開發者滿意度與體驗框架

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