从 0 到 1 构建 AI Agent

AI Agent 的真正的能力是执行。

从 0 到 1 设计 AI Agent 是一个系统工程。

其复杂度来自必须控制好 状态 上下文。

其本质是围绕一个具体场景，构建 感知-决策-执行 的闭环系统，通过分层架构实现可扩展性，再用数据驱动持续优化。

这是一个六步闭环：

问题定义 → 能力拆解 → 架构设计 → 关键细节 → MVP验证 → 持续优化

问题定义

这是最关键的起点。

一定要先收敛，不要一上来就贪多求全，否则会死得很难看。

必须锁定一个切口很小、非常具体、闭环清晰的场景。

例如，先做自动处理客服工单的 agent ，而不是什么都能做的智能客服。

原则是问题越聚焦，后续设计越稳定。

场景一旦模糊，架构一定失控。

能力拆解

感知 → 决策 → 执行 =Agent 最小闭环

1. 感知

理解用户输入，提取意图、实体、上下文信息。

2. 决策

简单任务用 Workflow。

复杂任务可以基于 ReAct 模式进行动态推理与规划。

3. 执行

常用的工具调用能力有搜索、数据库查询、文件生成、API调用等。

架构设计

这是工程核心，一般用典型四层结构。

分层的意义是解耦、易扩展、可迭代。

1. 模型层

大模型是推理核心，在成本允许的情况下，尽量用幻觉最小、命令遵从性最好、执行力最强的大模型，如 claude opus 4.6。

2. 工具层

封装外部能力，如 API 、数据库查询 、 搜索、MCP 等。

3. 记忆层

短期记忆：对话上下文（Session Memory）长期记忆：向量数据库（知识库/RAG）

4. 编排层

控制任务执行流程，管理工具调用顺序与策略。

关键细节

这是决定是否能上线的关键，是从能跑到能用的分水岭。

1. 上下文控制

控制好模型看什么，不要什么都给，会出现上下文腐败现象。

裁剪无关信息历史摘要（Summary）按需检索（RAG）

2. 状态管理

任务是有状态的，模型没有。

推荐用显式状态机：

INIT → UNDERSTAND → PLAN → EXECUTE → VERIFY → DONE

3. 工具调用策略

静态规则（稳定）LLM决策（灵活）混合策略（推荐）

4. 输出约束

JSON格式Schema校验自动修复或重试

5. 容错与回退机制

工具失败重试计划失败重做人工接管入口（必须有）

6. 成本控制

模型分级（大小模型组合）Token控制工具替代模型

7. 评估体系

成功率工具调用准确率平均轮次单任务成本

8. 安全与边界

Prompt Injection 防护工具权限控制输出合规审查

9. 可观测性

全链路日志（trace）决策过程记录错误分析

10. 扩展能力

并发控制异步执行队列调度

MVP验证

不要一开始做复杂系统，容易崩，先跑通一个最小的闭环。

关注指标有：

任务完成率平均对话轮次工具调用准确率用户满意度

优化方法有Prompt优化、工具结构调整、增加规则约束等。

持续优化

Agent 的价值来自持续进化，要基于真实数据进行迭代。

上线以后收集真实数据，尤其失败案例。

然后分析问题原因，定向优化系统。

优化方法有 Prompt 迭代、规则更新、工具扩展、模型微调、记忆优化等。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2026-03-22，如有侵权请联系[email protected] 删除