摘要

本期分享基于构建AI Agent的亲身实践，探讨如何从零开始构建一个真正可用的AI Agent系统。

核心观点是 ： AI Agent的设计与传统软件开发存在根本区别，切忌初期过度设计或盲目照搬“终极架构” 。

正确的路径是根据实际问题，从最简单的方案（如单次API调用）起步，让系统在应对真实需求的过程中“被迫”成长，逐步、审慎地引入工具、上下文管理和记忆系统等复杂组件。

何时需要Agent ： 问题定义的演化之路

构建AI系统的第一步，是准确判断问题的复杂度，避免“杀鸡用牛刀”。

1. 第一原则 ： 能用一个API调用解决的，就别用Agent

  • 场景 ： 文本总结、生成标题、提取视觉主体等单一、确定的任务。
  • 误区 ： 为简单任务搭建包含工具、记忆、规划器的完整Agent系统，如同“给蚊子装火箭助推器”。
  • 判断 ： 输入明确、输出一次性给出、中间无需调整的任务，一个高质量的模型调用足矣。 不要为了使用Agent而使用Agent 。

2. 多步骤任务 ≠ 必须使用Agent ： 工作流（Workflow）的领域

  • 场景 ： 视频自动剪辑（转字幕->分析->生成剪辑方案->执行），数据ETL管道等。
  • 特征 ： 步骤固定、输入确定、中间过程*无需人工介入*、输出一次性交付。
  • 解决方案 ： 使用如 N8N/、/Dify 等工作流/链式工具。它们擅长管理确定性的多步骤流程，无需对话交互。

3. 对话式Agent的“真正”适用场景 当满足以下 一个或两个 条件时，才应考虑引入对话式Agent ：

  • 条件一 ： 流程必须让人参与。因为任务具有主观性（如审美选择）、或模型能力有限需要人类指导、或需要反复试错调整。
  • 条件二 ： 功能选项多到前端难以承载*。如果每个细微调整都需要一个独立按钮，前端将变成“飞机驾驶舱”。此时，需要一个 *通用的自然语言入口 来调度所有功能。

技术选型与Prompt设计 ： 从简开始，快速验证

确定了使用Agent，下一步是选择框架和设计提示词，核心是“先跑起来”。

1. 技术选型 ： 拒绝“重型架构”诱惑

  • 初期目标 ： 验证核心问题能否被解决，而非构建完美架构。
  • 推荐策略 ： 优先选择集成度高、上手快的方案（如各云厂商的AI SDK、/LangChain/ 或 LlamaIndex 的简单模式）。它们能快速实现基础对话和工具调用。
  • 警惕“架构诱导设计” ： 避免一开始就使用复杂的编排框架并陷入“设计节点与数据流”的幻想中。应先以该框架的*最简单模式*跑通核心任务，建立性能基线。

2. Prompt设计 ： 由简入繁，迭代优化

  • 第一版提示词 ： 不要写成复杂的“说明书”。可以从一个简单的角色定义开始（如“你是一个视觉设计师”）。
  • 迭代方法 ：
    1. 观察Agent在简单提示下的行为。
    2. 逐步添加限制条件（如输出格式）。
    3. 加入思考步骤要求（如“逐步推理”）。
    4. 提供少量示例（Few-shot）。
  • 关键 ： 让Agent能可靠地遵循你的指令叠加，提示词这关就基本过了。当效果不佳时，需判断是提示词问题，还是 能力缺失 。

系统演进的拐点 ： 当复杂性成为障碍时

系统会随着工具增加而变“聪明”，但也会遇到瓶颈，此时需要引入更高级的架构。

1. 工具泛滥与上下文失控

  • 现象 ： 加入多个工具后，初期体验“爽爆”，但随后性能持续下降，成功率降低，Agent显得“混乱”。
  • 根因 ： 上下文注意力稀释 。工具说明、任务描述、历史对话、长内容等信息一股脑塞给模型，导致其注意力分散，无法聚焦当前关键信息。

2. 解决方案一 ： 上下文工程（Context Engineering）

  • 核心 ： 让模型在执行特定任务时， 只看到它必须看到的信息 。
  • 实践 ： 当系统出现明显不同的任务类型（如“创意设计”和“代码实现”），且它们所需上下文差异巨大、相互干扰时，就需要隔离。
  • 架构体现 ： 引入“规划者/执行者”模式。顶层规划者掌握全局，并调度只拥有专项上下文（如仅设计或仅代码）的子执行者（Sub-agent）。 如果子执行者与规划者看到相同的上下文，则隔离无意义。

3. 解决方案二 ： 记忆系统（Memory）——传递指针，而非内容

  • 触发场景 ： 需要在不同模块间（如规划者与执行者）传递 长内容且不容篡改 时（如一段待修改的代码）。
  • 传统方式问题 ： 让模型在输出中复述长内容，既消耗昂贵输出Token，又可能因模型的“创造性”而意外修改内容。
  • 记忆系统方案 ： 规划者将内容存入存储系统，仅将 指针（如文件路径、ID） 传递给执行者。执行者根据指针读取原内容。这大幅降低了成本和传递错误。
  • 内存 vs. 外存 ：
    • 内存 ： 仅限当前对话轮次的信息，对话结束即消失，避免污染后续交互。
    • 外存 ： 可跨对话轮次保留的信息，用于保存任务状态、代码库等长期上下文。

4. 调试与优化 ： 记录过程，而非结果 当系统变得复杂，调试困难。关键在于 ：

  • 全程记录 ： 保存每一次运行的完整过程日志。
  • 分析内容 ： 工具调用顺序、每一步的Token消耗、上下文的使用情况、哪些信息是无效噪音。
  • 目标 ： 通过分析过程，优化任务规划、精简上下文、降低Token成本、提高成功率。

核心概念澄清

  • AI Agent ： 能感知、规划、调用工具、执行多步操作并进行多轮交互的智能实体。其核心特征是 自主性 和 交互性 。
  • 工作流（Workflow） ： 预定义的、顺序固定的自动化任务链。核心是 确定性 和 自动化 ，无需中途人工干预。
  • 上下文工程（Context Engineering） ： 通过精确控制输入模型的信息范围和结构，以提升其任务表现、降低成本的技术。
  • 记忆系统（Memory） ： 用于存储、管理和检索Agent相关信息的组件，分为临时性的“内存”和持久化的“外存”。
  • Token ： 模型处理文本的基本单位，是计算成本的核心考量。

总结 ： 让需求驱动架构，而非“优雅”绑架实践

网络上那些精妙的“终极架构”，是作者在经历无数迭代和踩坑后的“毕业设计”。它们本身极具价值，但 绝不能作为初学者项目的起点 。

AI Agent系统的构建是一个 “演进”而非“预设” 的过程 ：

  1. 从最简单可行的方案开始 （单API调用 -> 工作流 -> 基础Agent）。
  2. 让真实遇到的需求和问题，逼着你引入下一阶段的复杂性 （加工具 -> 做上下文隔离 -> 引入记忆系统）。
  3. 全程保持验证思维 ，任何架构改动都应以解决具体性能瓶颈或成本问题为目标。

不要让你对“优雅架构”的迷恋，成为AI系统设计路上的绊脚石。让系统自然地成长，从解决小问题开始，逐步成长为能够应对复杂任务的健壮系统。