核心内容摘要
盖还是不盖？一文看懂“打牌不盖被子”的那些事儿！
最近在交流的过程中经常被问到一个问题你是怎么开发构建/搭建智能体的说实话我第一次被问到这个问题一时不知道该怎么组织语言。
因为我不知道我是该具体的回答用 langchainlanggraph/llamaindex/swarm等等现代化 AI 框架通过代码的方式开发还是使用 difycoze等工具直接搭建后来我想到了一个更具体的问题在讨论开发构建/搭建AI Agent 的时候我们到底在讨论什么在交流中我逐渐地发现不管是技术人员还是非技术人员对于这一点的认知都各不相同在文章在《The Six Levels of Agentic Behavior》中有一段话描述了我现在的感受Everyone’s racing to build AI agents, but ask five engineers what that actually means, and you’ll get five different answers.本文不会介绍使用某个什么框架通过什么样的代码来完成 AI Agent 的开发也不是讲一个 AI Agent 该具备哪些能力模块而是想从标准化流程的角度来讲一讲我的理解 在目前的发展阶段如何构建一个AI Agent。
什么是AI Agent我们再严谨一点在目前的发展阶段什么是 AI Agent相信关于这个问题我们在不同的各种技术或者非技术的文章中都会看到一个差不多的定义AI 智能体能够理解目标、做出决策并与环境交互来完成任务。
它会根据反馈调整行为既可以独立运行也可以作为更大系统的一部分协作。
但这里常被混进一个词“Learning”即“自主学习”能力这也是讨论里经常被提到放大的一个词。
在沟通项目的过程中客户也会期望听到他们的AI Agent 是会自主学习的“越用越聪明”。
总得来讲很多人默认认为一个“成熟的”AI Agent应该具备自主学习的能力。
但是就个人观点来讲基于我们默认期望下这一点过于形而上了。
我们在说到“自主学习能力”的时候期望的是模型能够在完成任务的过程中吸收反馈并以微调fine-tuning的方式持续优化自身表现最终在“大模型这一大脑”层面完成能力的“蜕变”虽然就现在的工程手段而言技术手段上确实可以做到一边让大模型能做任务一边微调自己online weight update)但是在大多数生产场景里并不现实线上学习会让模型持续变化而没有强评估与安全治理你很难判断每一次更新究竟是变好还是变坏更难保证不会引入回归或安全风险。
因此本文讨论的 AI Agent 不把“在线微调”当作前置条件。
我们更关注现阶段可规模化落地的能力在明确边界内自主决策、调用工具采取行动并通过闭环推进任务直到满足验收或触发交接。
至于“越用越契合”目前更常见的实现方式是记忆与反馈机制例如长期记忆Memory以及“在线采集—离线微调”的迭代机制本文不展开。
所以AI Agent 是什么综合 OpenAI《A practical guide to building agents》NVIDIA《AI 智能体》Anthropic 《Building effective agents》等给出的定义一句话
总结AI Agent 是由大模型驱动、能在明确边界内自主决策并调用工具/采取行动代表用户完成任务闭环的智能系统。
所以我们在开发或者搭建 AI Agent 的时候其实是在完成一个系统的构建。
如何构建一个AI Agent我们弄清楚定义之后如何构建一个 AI Agent 呢这一点其实我也是觉得比较有意思的一点很多人或者文章谈构建 Agent的时候其实是在谈“选什么框架“”用什么工具“”添加什么能力“来做堆砌看见好的工具能力就想往里放莫名想到现在应该是单位里面很流行的”智能体平台基座“项目典型了为了 xx 为 xx不在我们的讨论之列。
但是既然 AI Agent 作为一个系统第一步我更建议从系统架构的视角来看待这件事情判断是否真的需要 AI Agent这里可以结合我之前的那篇文章里面提到的为什么构建的多智能系统是“脆弱的”就可以从侧面看出一个问题在某些场景下需要的可能只是把流程自动化跑通如果使用 Agent就是把流程跑通升级成为了“在一个不确定的环境里做决策并承担后果”的问题。
我们这里可以使用 workflow 来做一个对比在工作流里面路径基本确定我们或者大模型只需要做的是编排与工程可靠性相对来说会简单很多。
但是在 AI Agent 中面临复杂任务时候的多轮的自主决策和工具调用使我们需要花更多的精力来调整或者说是设计“闭环任务”的收敛边界。
我这里简单做了一个对比表格维度Workflow工作流AI Agent路径基本确定、可预先编排不确定、需要边做边决定关键能力编排与工程可靠性多轮决策 工具调用闭环成功标准流程跑完/步骤成功满足验收或触发交接风险与控制风险低、可预测风险高必须护栏/确认/预算适用场景标准化、重复性流程探索型、动态环境、复杂任务我们真的需要 AI Agent 的自主决策吗定义任务换句话说我们要把“需求”明确到是有具体且清晰的验收标准的。
目标与成功标准是什么输入边界输出格式约束/规则/政策预算成本/时间失败处理重试/回滚等这里其实分两阶段任务设计与 Agent 执行。
任务设计阶段要把验收标准和约束讲清楚否则就不要进入执行阶段。
对于不够明确的需求可以借鉴 Manus 这类产品的做法先主动向用户澄清关键缺口把信息补齐最终收敛成一份可执行的任务 Schema再开始让 Agent 进入闭环推进。
设计 AI Agent 的 State–Decide–Act–Observe–Stop 闭环简单来说我们可以借鉴 OODA Loopobserve–orient–decide–act来设计 AI Agent 的行为闭环变化为State显式状态—Decide决策—Act行动—Observe反馈与校验—Stop收敛/交接。
这样做的目的是让 Agent 在不确定环境中既能推进任务又能在满足验收或触发风险门槛时及时收敛而不是“调用一次工具就结束”或“陷入无意义循环”。
为什么建议这么做以一个项目中的告警排障为例State目标恢复服务验收错误率 阈值且持续 10 分钟预算最多 6 步权限仅允许只读查询与生成修复建议禁止自动重启Decide优先查监控指标而不是直接改配置Act调用 metrics_queryObserve发现延迟异常且错误码集中在某依赖上Decide进一步调用 log_search 验证该依赖是否超时Actlog_searchObserve证据充分生成修复建议并进入 Confirm是否执行重启/扩容StopConfirm将控制权交回用户是不是有AI Coding 的即视感在复杂场景下我们不能依赖 Agent “一次就做对”因为环境信息往往不完整、工具返回可能存在噪声且部分动作具有外部副作用。
闭环设计的关键在于两点明确需求的验收标准让系统知道“什么时候算完成”设置预算与停止条件确保在证据不足或触及风险门槛时不会盲目继续而是及时澄清、降级或交接。
很多不好用的 AI Agent 不是“不会用工具”而是“不会把事情做完”。
它们把“调用了工具”当成完成而不是把“满足验收标准”当成完成。
要解决这个问题需要从行为闭环入手。
定义工具定义工具其实就是在定义 AI Agent“允许怎么行动、行动如何被控制与恢复”。
更具体地说工具的本质作用是把原本不确定、不可预测的外部动作收敛为可治理的系统接口tool contract。
在多数场景下我们并不需要过度定制工具的 schema而是要把最关键的契约要素讲清楚输入输出的结构、失败语义、权限边界、以及补偿尤其是写入型动作。
只有当工具契约成立Agent 的 Act 与 Observe 才能稳定衔接闭环才能可靠收敛。
围绕“行动”这件事我们其实也能切身的感觉到整个能力生态正在逐步发展补齐Function Calling 解决“如何结构化地发起调用”MCP 解决“工具如何被标准化接入与治理”Agent Skills 则把“何时调用、怎么串联、如何验收与停止”的做事方法沉淀为可复用模块。
它们共同指向同一个目标让 Agent 的行动不再是一次性集成而是可约束、可观测、可评估、可回滚。
边界这一层想解决的事很直接别让 Agent 想干啥就干啥把它能做的事控制在你能兜得住的范围里。
因为一旦你让它开始调用工具、甚至写入外部系统风险就不再是“答得准不准”而是“会不会越权、会不会乱来、会不会把事情搞到没法收场”。
一般来说边界就从三件事下手权限、预算、确认。
权限原则是最小权限 白名单能不用的工具就别给尤其是会写数据、会改配置的工具必须分级授权不能一上来就全开放。
预算要有上限最多跑几步、最多花多少钱、超时怎么办、是不是在死循环里打转——这些都要能卡住不然它一旦陷进去就是无止境尝试和成本爆炸。
确认凡是不可逆或者风险高的动作都必须停下来让人点头比如付款、删除、发消息、改配置、提交变更这类。
可观测Agent 到底靠不靠谱很多时候不是看 Demo 有多顺也不是工具调得准不准而是看出了问题你能不能把它复现出来、把原因定位出来。
可观测也不是“日志越多越好”而是要把真正有用的过程记录下来留一条清楚的行动轨迹trace方便你回头查。
你可以把每次运行都当成一段“能回放的过程录像”。
每一步至少要记清楚当时它手里有哪些关键信息目标、进度、预算、约束、它做了什么动作以及为什么这么做、工具是怎么被调用的输入输出的摘要、它用了哪些证据或引用最后为什么停下来完成、失败、交给人、还是预算用完了。
能被观测我们就可以做回放回放的价值在于你能拿同样的输入、同样的工具返回必要时用模拟返回再跑一遍把当时的决策路径复现出来。
没有回放你只能靠猜去改 prompt、改策略有了回放你才能做到“改一处、验证一处”把迭代变成可控的工程改进而不是靠感觉碰运气。
结语回到最开始那个问题“如何构建一个 AI Agent”这个问题的重点不在于“用什么框架”。
因为 AI Agent 本质上是一个系统它考验的不是你对某个框架有多熟练而是你能不能把一个系统做成或者说设计成可验收、可收敛、可治理的闭环。
这就像有人问你“怎么搭一个后台管理系统”你当然可以回答“我很熟练用 RuoYi用户认证、权限管理都封装好了”。
但这并没有回答关键问题这个系统的边界是什么、数据模型怎么设计、权限怎么分级、操作是否可审计、失败如何回滚、上线如何治理。
框架能帮你省掉大量重复劳动却替代不了系统设计。
构建 AI Agent 也是一样。
框架和平台可以让你更快把东西跑起来但真正决定它能否稳定工作的是你是否先判断清楚是否需要 agent、是否定义了可验收的任务、是否设计了可收敛的行为闭环、是否把工具做成可治理的契约、是否划清边界并具备可观测的回放能力。
把这些做好你用 LangGraph 也好、用 Dify 也好最终交付的都会是一个“能把事办完”的系统而不是一个“看起来很像智能体”的 demo。
最后唠两句为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选很简单这些岗位缺人且高薪智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200% 远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到
3
4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升
6
6%。
AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。
麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。
那0基础普通人如何学习大模型 深耕科技一线十二载亲历技术浪潮变迁。
我见证那些率先拥抱AI的同行如何建立起效率与薪资的代际优势。
如今我将积累的大模型面试真题、独家资料、技术报告与实战路线系统整理分享于此为你扫清学习困惑共赴AI时代新程。
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