“Agent 不只是“会说话”的 AI，更是“能思考＋能行动＋会复盘”的智能助手。”
我们的学习之旅
前面四篇我们一起聊过大模型基础、微调、Prompt 和 RAG。今天，来看看 Agent：把这些技术打包，还能主动“思考”和“行动”的全能助手。
一、Agent 是什么？
一句话：能感知、能规划、能工具调用、能执行、还能复盘的智能程序。
- 感知：接收用户输入、外部数据
- 规划：拆任务、定子目标
- 执行：调用 API、发邮件、跑脚本
- 复盘：实时纠错、自我优化
- 记忆：会话上下文 + 长期知识库
马上做：想想你日常最头疼的重复任务，写下来，看能不能拆成 3 步解决。
二、大家最关心的 3 大实践
1. 任务分解 & 思维链（CoT）
- 原理：把一句话需求 → 子任务列表
- 示例：
- 收集昨天测试报告
- 生成关键指标趋势图
- 发邮件给项目组
- 马上做：在文本工具里用
“写周报：...”prompt，验证 CoT 拆解效果。
2. 动态反馈（ReAct & Reflexion）
- ReAct：推理 → 操作 → 观察 → 重复
- Reflexion：出错后“自我反思”，再重试
- 示例：Agent 在跑自动化脚本失败后，通过日志定位，再次调整命令
- 马上做：试着让 Agent 处理一个简单错误，用
"如果失败，则..."的指令。
3. 工具调用实战
- 常用工具：Google Search API、GitHub API、邮件服务、数据库
- 低代码平台：Coze、腾讯元器、百度 AgentBuilder
- 实操：拖入“搜索”组件，输入关键词 → 链接到“邮件”组件 → 设置收件人
- 马上做：在 Coze 上注册，花 5 分钟搭建“天气查询 Agent”。
三、进阶玩法：多智能体 & 长期记忆
多 Agent 协同
- “Boss Agent”分配任务给“Worker Agent”
- 适合复杂项目管理、自动化测试全链路
长期记忆
- 向量数据库存储历史对话、测试用例
- 下次对话时自动检索，保证业务连续性
马上做：给“日报 Agent”加个“记忆”组件，下次自动引用昨日数据。
四、软件测试实战示例
场景：每天定时跑冒烟测试，用 Agent 自动生成报告并推送到钉钉。
分解任务：
- 调用 CI/CD 接口触发测试
- 解析测试结果
- 生成测试报告
- 调用钉钉 API 发送
平台搭建：
- 在腾讯元器中配置 GitLab → 钉钉 插件
- 用 Prompt 描述：“完成测试后，把
failed_tests列表和coverage自动打包成 Markdown 报告。”
动态反馈：
- 如果失败 > 重试三次；
- 三次后仍失败 > 发邮件给负责人。
马上做：把自己项目的 CI/CD 地址、钉钉 webhook 填进去，试跑一次。
五、玩转智能体：常见平台
| 平台名称 | 上手难度 | 特点 |
|---|---|---|
| Coze（扣子） | ★★☆☆☆ | 字节跳动出品，无需写码，拖拽式搭建各种问答 Bot |
| 腾讯元器 | ★★☆☆☆ | 支持插件扩展、知识库接入 |
| Vertex AI | ★★★☆☆ | 谷歌云官方，企业级无代码/低代码解决方案 |
| GLMs（智谱） | ★★★☆☆ | 清华出品，一句话描述就能自动生成 Agent 配置 |
| 百度 AgentBuilder | ★★☆☆☆ | 三大 AI 开发工具之一，可视化创建、多渠道发布 |
| 测吧 爱测智能体平台 | ★★★★★ | 专为测试从业者打造的智能体平台，需求文档分析与用例生成，手工用例 AI 自动化执行，智能遍历与模型驱动测试，领域建模与知识图谱 |
Tip：这些平台大都支持“先拖后配”，想用哪个 API、接哪个知识库，都能方便地“插插件”。
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