30天智能体工程实战

智能体的核心不是聊天，而是：从“回答”变成“执行”。让 AI 能读写数据库，就让它真正参与业务、参与运营、参与系统。SQL Agent 是智能体能力体系中的 “Action 基石”。

如何构建可控、不作恶、可审计的 AGI 时代代理人？ AI 智能体（Agent）不是一个“工具”，而是一个 会自己行动、自己决策、会持续运行的系统。随着记忆、工具库、工作流、可持续运行、数据访问等能力

今天我们聊一个经常被忽略、但会左右智能体质量上限的主题： Data Pipeline —— 智能体内部的数据如何流动？如何被加工、过滤、结构化？ 它决定智能体是否可靠、是否可追踪、是否可复现。

在现实业务里，智能体面临的数据往往是： 长文档 格式乱的 PDF 网页文本 用户的碎片化自然语言 层级复杂的对话历史 带噪声的 OCR 含截图、代码块、表格的混合内容 这些数据 无法直接喂给模型处理。

当你开始做真正的智能体系统时，会遇到一个共同痛点： 用户让 Agent 做任务时，它不知道“当前状态是什么” 工作流执行到一半断掉后无法续跑 Agent 不知道文件是否已生成、数据是否已准备好

1.为什么智能体 必须拥有“技能系统”？ 随着智能体能力增强，业务越来越复杂，Prompt 写死逻辑已经无法满足可维护性、扩展性、复用性需求。 你会遇到这些痛点： 不同场景重复写相似 Prompt

RAG不是“查资料”，而是让智能体“能用知识行动”，很多人认为 RAG 就是让模型“查查资料再回答”。这完全低估了 RAG 的价值。 如果你正在做智能体，你会很快发现一个现实： 智能体要自己的知识库

如何让多个 Agent“分工、互评、协作”并最终完成复杂任务？ 过去一年，Multi-Agent 已经从一个“炫技概念”变成许多 AI 产品的核心能力： AutoGPT 用多个 Agent 互相讨论、

让智能体具备“规划能力”的核心工程技巧。 在所有大模型应用中，你会看到一个共性 Prompt 解决“做一件事” 工具链解决“靠工具行动” 状态机与工作流解决“按流程行动” 任务分解是智能体工程的灵魂

——让 Agent 能“按流程办事”，而不是“自由发挥” ，状态机 = 不让 LLM 乱来 工作流 = 不让 LLM 忘步骤 工具库 = 让 LLM 能真正行动 三者一起 = 工程级智能体

——让 Agent 从“会说话”变成“能行动” 智能体的核心能力，可以一句话总结 当你的 Agent 拥有工具库以后，它才真正做到： 会访问 API 会调用系统函数 会读写文件 会调度任务 会执行流程

——让 AI 拥有“长期理解力”的工程化方法* 如果你的智能体出现过以下问题 上下文一长就失忆 连续任务无法承接 用户偏好记不住 工具调用规则老是忘 多轮对话逻辑断裂 Agent 在一个长任务中迷路、

让 Agent 学会自己检查、自己修正、自己保证质量 智能体跑久了，你一定遇到下面的问题： 它明明输出完整，但逻辑是错的 它工具调用失败也不知道 智能体的质量 = 推理能力 × 纠错能力

如何设计可控、稳定、不漂移的 AI Personas？（含可复用模板） 在智能体工程中，如果你想你的智能体不是“一次性作品”，而是“产品级能力”，那么人格与风格系统是必须构建的底层系统。

日志、追踪、审计、回放、失败恢复的全套体系（工程级） 智能体一旦进入生产环境，你很快会遇到这些问题： 为什么智能体突然输出风格变了？ 为什么某个工具调用失败？ 为什么昨天还能用、今天就报错?

记忆系统、知识库、向量库、反馈循环的全套实现 这篇文章，我们把智能体“学习系统”的所有组成部分，一次讲清楚： 三类记忆（短期 / 长期 / 程序性记忆） 文档知识库（RAG + 结构化检索） 向量库

API、Webhook、数据库、自动化，是智能体变成“真正能力”的关键 智能体如何连接真实世界的 4 种模式： API 模式 Webhook（事件驱动） 数据库读写 自动化执行（Web / App /