核心内容摘要
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现象RAG 的天花板与 Agent 的必然性你做完前六篇的 RAG发现模型成了一个“博学的图书管理员”问它公司制度它答得头头是道RAG。
问它“帮我查下 A 仓库库存”它傻了“对不起知识库里没有实时库存。
”说“帮我给老板发个请假邮件”它更傻了“我只是个语言模型。
”RAG 只能“读”Agent 才能“做”。
Agent 的第一性原理LLM 记忆 规划 工具 自主智能体。
工程上没这么玄乎Agent 本质上就是循环调用Loop 工具路由Router。
核心解密ReAct 模式Reasoning ActingAgent 为什么能自己决定下一步干嘛全靠一个 Prompt 模式叫ReAct。
别被学术名词吓到它的逻辑就像人类思考Thought思考用户想查库存我应该先调用“查询库存接口”。
Action行动调用 search_inventory(sku“A001”)。
Observation观察接口返回 { “A001”: 50 }。
Thought再思考库存查到了是 50。
用户还问能不能发货我看下规则。
Final Answer回答库存充足可以发货。
工程实现这不是魔法是LLM 在一个 while 循环里不断地输出 Thought 和 Action直到它认为任务完成了。
工程基石Function Calling工具定义要让 Agent 跑起来你首先得把你的后端 API 包装成模型能看懂的“工具说明书”。
1 定义工具Schema这跟写 Swagger/OpenAPI 文档一模一样。
你必须告诉模型工具名叫啥send_email干啥用的发送邮件给指定收件人参数是啥to: string, subject: string, body: string示例OpenAI 格式{ type: function, function: { name: query_inventory, description: 查询指定商品的实时库存数量, parameters: { type: object, properties: { sku_code: { type: string, description: 商品SKU编码如 A-101 } }, required: [sku_code] } } }
2 工具调用的工程坑点描述Description比代码更重要模型是根据 description 来决定用不用这个工具的。
如果你写得含糊它就不调或者乱调。
参数校验Validation模型传回来的参数可能是错的比如把日期写成 “tomorrow”。
后端拿到参数后必须先做校验不行就把错误信息塞回给模型让它重试类似
的重试逻辑。
多租户下的 Agent 架构权限是个大雷RAG 的权限在“查”的时候卡住就行Agent 的权限涉及“改”发邮件、改库存风险极大。
1 权限透传User Context Injection绝对不能给 Agent 配置一个超级管理员账号。
Agent 调用后端 API 时必须复用当前操作用户的 Token/Session。
用户 U 发起请求 - Agent 决定调 get_salary - Agent 请求后端。
后端检查Header 里有没有 U 的 TokenU 有没有 get_salary 权限无权后端返回 403。
Agent 收到 403思考Thought - 回复用户“对不起你没权限查工资。
”这就对了
2 敏感操作的“人机确认”Human-in-the-loop对于写操作发邮件、删库、转账永远不要让 Agent 自动跑完。
架构模式Agent 决定调用 transfer_money(to“Bob”, amount
。
系统暂停Suspend。
前端弹窗“Agent 想要转账 100 给 Bob是否批准”用户点“批准”。
系统把“用户已批准”作为 Observation 塞回给 Agent。
Agent 继续执行。
一个可落地的 Agent Loop 代码逻辑伪代码这就是 Agent 的后端核心逻辑其实就是一个 While 循环。
messages [{role: user, content: 帮我查下 A001 库存够的话发个邮件给老板}] while True:
调大模型把工具定义Schema传进去 response llm.chat(messages, tools[query_inventory, send_email]) #
判断模型是否想调工具 if response.tool_calls: tool_call response.tool_calls[0] func_name tool_call.function.name args json.loads(tool_call.function.arguments) # --- 权限校验与执行 --- # 必须带上当前用户的 context if func_name query_inventory: result api.query_inventory(skuargs[sku_code], usercurrent_user) elif func_name send_email: # 敏感操作插入人工确认逻辑 if not user_approved(func_name, args): result User denied the operation. else: result api.send_email(**args, usercurrent_user) #
把执行结果Observation追加到消息历史 messages.append(response.message) # 把模型的 Action 加上 messages.append({ # 把结果加上 role: tool, tool_call_id: tool_call.id, content: str(result) }) # 进入下一轮循环模型会看到结果然后决定下一步 else: #
模型不想调工具了直接回答用户Final Answer print(Agent 回复:, response.content) breakAgent 的常见死法与救法
1 死循环Looping现象模型不停地查库存查完了又查不输出结果。
解法设置 max_steps最大步数比如 10 步。
超过就强制停止并报错。
System Prompt 里加一句“如果多次尝试失败请停止并询问用户。
”
2 乱调参Hallucinated Arguments现象调用 search_user(id“张三”)但接口要求 id 必须是数字。
解法把错误信息Error: id must be integer塞回给模型Observation。
聪明的模型如 GPT-4看到报错会自我修正“对不起我应该先按名字查 ID。
” - get_user_id(name“张三”)。
本篇小结从 Demo 到生产Agent Loop Tools。
核心是 ReAct 循环。
工具定义要像写代码一样严谨。
Description 是给模型看的文档。
权限控制必须在后端。
Agent 只是一个代理不能绕过业务鉴权。
敏感操作必须有人工确认Human-in-the-loop。
做好容错。
把 API 报错喂回给模型让它自己修。
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