今天，我想教你从零构建一个 AI Agent（入门教程）
到现在为止，还没有一门完整的教程，能让任何人，包括你在内——从零开始，真正做出一个 AI Agent。所以我想试着把这件事做好。
01
Agent 如何运作
搞懂这部分特别重要。要是你连它的原理都不清楚，就没法判断自己到底用不用得上一个 Agent……所以咱们直接说重点——所有 Agent 都离不开一个核心循环，不管是什么类型的，本质都一样：用户输入 → LLM 思考 → LLM 做决定（要么直接回应你，要么调用工具）→ 要是调用了工具，就先执行，再把结果反馈回去 → 重复这个过程简单拆解一下：
- LLM 就相当于它的“大脑”，负责琢磨、推理事儿；
- 工具就是它的“双手”，专门干具体活的，比如算个数、搜个网页、读个文件、写个文档啥的；
- 记忆就像个“记事本”，记着之前发生过的所有内容，方便后续衔接。
不管你用的是 LangGraph、CrewAI、Anthropic SDK 还是 OpenAI Agents SDK，这些框架说白了就是把这个核心循环打包好了，让你用着更方便，本质上没任何变化。
增强型 LLM
普通的 LLM 很简单，你输一段文字，它就输出一段文字。而增强型 LLM，就是在这个基础上，多了三种实用能力：工具（Tools）：就是模型能调用的各种功能，比如计算器、数据库、API、文件操作这些。Anthropic 和 OpenAI 都是用 JSON Schema 来开放工具接口的；其中 Anthropic 用的是 input_schema，OpenAI 则是把函数装在带 parameters 的 function 对象里。检索（Retrieval）：能从外面的数据源里找相关信息，比如搜索引擎、本地文档、向量数据库，想要啥就拉啥。记忆（Memory）：通过保存之前的对话记录，或者用其他能长期存东西的方式，让它在和你多次聊天、互动中，记住之前说过的内容，不会聊到一半就忘。
工作流 vs. 真正的 Agent
咱们选方案的时候，一定要分清工作流（Workflow）和真正的 Agent 到底不一样在哪——这一点特别关键。
02
五种核心工作流模式
跟你说句实在的，大多数问题根本不用搞那种完全自主的Agent，就能解决。下面这五种模式，是Anthropic总结出来的，现在用得特别广，基本上能覆盖咱们平时遇到的大部分场景。每种模式，都得靠增强型LLM来支撑。
模式一：提示词链（Prompt Chaining）
简单说就是：把一个任务拆成一步一步的，按顺序来做。每一次调用LLM，都处理上一步得出的结果。步骤和步骤之间，还能加一些程序化的“质量检查”，来验证结果对不对。什么时候用呢？就是当这个任务能清清楚楚拆成固定的小任务时。这么做是用速度换准确性——每一次调用LLM都更简单，最后得到的结果也更靠谱。举个例子：先写一段营销文案，再翻译成好几种语言；或者先列个大纲，检查一下关键内容有没有漏，再写完整的文档。
模式二：路由（Routing）
简单说就是：先给输入的内容分个类，再把它转到对应的专门处理器里去。每个处理器，都有自己优化好的提示词。什么时候用？就是不同类型的输入，需要用完全不一样的方式处理的时候。比如客服的工单分流，就是最典型的用法。
模式三：并行化（Parallelisation）
简单说就是：同时调用多个LLM来处理任务。主要分两种方式：分块（Sectioning）：把一个任务拆成几个独立的小任务，同时处理投票（Voting）：同一个任务，多运行几次，把结果汇总起来，让结论更有把握什么时候用？小任务之间互不影响的时候（用分块）；或者遇到关键决策，需要达成共识的时候（用投票）。
模式四：编排者-工作者（Orchestrator-Workers）
简单说就是：有一个核心的LLM当“编排者”，它会动态地把任务拆解开，再把小任务分配给各个“工作者”LLM。和并行化不一样的是，这些小任务不是提前定好的，而是编排者在运行的时候，根据情况临时决定的。什么时候用？就是那些没法提前知道任务结构的复杂活儿。比如跨多个文件的代码生成、研究任务、写报告这些。
模式五：评估者-优化者（Evaluator-Optimiser）
简单说就是：一个LLM先生成结果，另一个LLM来评估这个结果，还会给出修改建议。如果评估没通过，就把建议反馈回去，重新生成，直到符合质量要求为止。什么时候用？就是有明确的评估标准，而且反复优化能带来实实在在好处的时候。比如翻译、写代码、写文章这些任务。
03
构建你的AGENT
这才是你来看这篇文章的真正目的……不绕弯子，直接上干货：怎么把“我想要一个能做XYZ的Agent”，变成真的能用的东西？最简单的思路，就这几步：
- 把你要做的任务写下来
- 想清楚它需要用到哪些工具
- 明确告诉模型该怎么做事
- 用5个真实的例子测试一下
- 只有测试失败了，再增加复杂程度
最简单的心智模型
在构建Agent之前，先把这四个问题想明白、答清楚：
- 目标是什么？Agent最后应该给出什么东西？
- 它需要哪些信息？是需要上网搜、查文件、找数据库、看电子表格、用CRM，还是只需要用户说的话？
- 它能做哪些操作？只能回答问题？能上网搜索？能编辑文件？能发邮件？能写代码？能调用自定义函数？
- 它必须遵守哪些规矩？比如语气、格式、限制、安全规则，不确定的时候该怎么处理，还有“好的输出”到底是什么标准。
只要你能把这四个问题答清楚，通常一天之内就能做出第一版Agent。
新手友好的Agent设计公式
Agent = 角色 + 目标 + 工具 + 规则 + 输出格式
五种新手推荐Agent类型
如果你是新手，别一上来就搞什么多Agent集群，先从下面这五种里选一个入手：
- 研究型Agent：用来收集信息，然后汇总整理好
- 内容型Agent：用来写东西、改东西、总结内容、转换内容格式
- 工作流型Agent：用来执行那些可以重复做的业务流程
- 个人知识型Agent：用来根据你的文档，回答你提出的问题
- 操作型Agent：用来在特定环境里执行具体操作
Anthropic：新手构建第一个Agent的最简思路
Anthropic的Agent工具，特别适合你希望模型使用工具、在特定环境里操作的场景。Claude Code在2025年2月推出，之后Claude Code SDK在2025年9月改名为Claude Agent SDK。2026年3月，GitHub上的最新版本是v0.1.50。
什么时候选Anthropic？
- 读写和编辑文件
- 使用Shell命令
- 搜索网络
- 使用MCP工具
- 编程和技术类任务
- 需要一步一步操作的得力助手
OpenAI：新手构建第一个Agent的最简思路
OpenAI在2025年3月11日推出了Agents SDK，同时发布了Responses API，还有网络搜索、文件搜索、计算机使用等内置工具。2026年3月，Python包openai-agents的版本号是0.13.1。
让Agent真正做你想做的事：自定义清单
- 让任务更具体、更聚焦不好的例子：「帮我处理业务问题」好的例子：「把销售通话的内容，总结成一份行动清单」2. 明确输出格式不好的例子：「给我一个答案」好的例子：「返回内容包含：摘要、证据、风险、下一步行动」3. 提供示例告诉模型：“这是3个好的输出例子” / “就按照这种风格来写”4. 只在需要的时候加工具比如改写笔记，就不需要上网搜索；如果答案本身就在提示词里，就不需要访问文件5. 用真实的、杂乱的提示词测试别只测试“请把这个技术问题分类”这种规范的表述，也得测试“我的账号出问题了，一直被扣钱，该怎么办”这种实际场景里的混乱提问
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使用工具
很多人在这一步都会出错。他们觉得：“工具越多，Agent就越聪明”其实这是错的。正确的应该是：“工具越好，Agent才越聪明”“工具越少，Agent反而越可靠”关于工具，最简单的理解就是：工具就是“AI靠自己的能力，做不到的那些事”举个例子：计算数字、上网搜索、读取文件、发送邮件、查询数据库第一步：先问自己“这件事需要用工具吗？”第二步：借助AI完成工具设计第三步：设计逻辑尽量精简劣质工具写法：manage_files(action, file, destination, overwrite, format, permissions)优质工具写法：read_file(path)、write_file(path, content)、delete_file(path)遵循核心原则，一个工具只对应一项具体任务第四步：明确告知Agent工具的使用场景模糊描述：计算器工具清晰描述：遇到所有数学计算需求时调用该工具，不要自行估算运算结果第五步：允许Agent出现故障，针对性优化修复
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为你的AGENT配置记忆能力
很多人都会把Agent记忆设计得过于繁琐复杂。其实只需要抓住核心逻辑就行：Agent的记忆总共就分为两类1. 短期记忆，也就是对话记忆简单来说，就是整场对话产生的所有内容常规Agent本身就自带这项能力2.长期记忆，也就是外部知识库指的是Agent可以随时调取查阅的各类资料常见形式包含个人笔记、PDF文件、各类文档、数据库等记忆配置提供三种选择选择A：不启用额外记忆，零基础直接上手适配大部分新手用户，能够覆盖七成日常使用场景选择B：保留完整对话记忆主流开发SDK都已内置相关能力，只需保留消息历史记录不重置即可选择C：依托文件搭建记忆，也就是简易RAG通过上传各类文档，搭配文件检索工具就能实现这里提醒一个常见设计误区，不要盲目过度开发。很多人还没确认实际需求，就提前堆砌向量数据库、嵌入模型和各类复杂运行流程，完全没有必要。
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优化打磨，打造实用好用的AGENT
这一步是决定Agent成品质量的关键，也是拉开差距的核心环节。市面上多数Agent体验感差，问题基本都出在这三点，提示词编写粗糙、缺少完整测试、设定的使用预期脱离实际。第一步：利用AI批量生成测试案例第二步：贴合真实用户场景开展测试低效测试方式，直接下达账单分类这类指令有效测试方式，模拟用户真实口语，比如询问为什么账户会频繁扣款第三步：单次只优化一处问题运行出现异常后，逐一排查问题根源，排查方向包含提示词表述模糊、输出格式不规范、缺少配套工具、运行规则不完善等第四步：借助AI辅助排查Agent运行故障第五步：克制迭代节奏，不要急于叠加多余功能
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多AGENT协同协作
在搭建多Agent体系这件事上，很容易踩坑走弯路。不少人存在错误认知，觉得部署的Agent数量越多，整体能力就越强。事实并非如此。搭建开发一定要遵循循序渐进的原则，优先打造单Agent基础版本。只有满足对应条件，再考虑新增多个Agent协作，分别是任务可以清晰拆分、单个Agent无法独立完成工作、各个岗位职能差异明显。日常开发里，真正需要用到多Agent协作的场景，只有三种第一，职能技能各不相同比如负责信息调研的Agent，专门负责文案创作的Agent第二，固定的流水线工作流程整体流程按照信息输入、内容分析、文案撰写、结果输出依次推进第三，操作权限存在区分部分Agent仅开放数据查看权限，另一部分Agent拥有操作执行权限最稳妥的协作架构为分层管理模式，用户对接主Agent，主Agent根据实际工作需求，灵活调用其他辅助Agent。
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内容总结
本篇内容最核心的干货，Agent的底层逻辑并不复杂，真正落地使用时，才会面临各类细节难题。它的核心运行流程，依靠五十行Python代码就能搭建完成。真正决定Agent体验上限的，是工具的合理设计、完善的异常处理机制、全方位的效果评估，还有合理选型的思维。很多场景下，选用提示词链、路由这类简单模式，反而比自主运行的Agent更合适。
分享三条可以直接落地执行的实操建议
第一，从零开始自主搭建Agent吃透底层原生运行逻辑，就能看透各类开发框架的底层原理，不再被动依赖工具。后续排查问题会更高效，挑选开发工具和框架时，判断也会更理性。第二，采用最简方案解决实际问题大部分多步骤工作，依靠提示词链就能搞定。需要先分类再执行操作的工作流，用路由模式就能完美适配。只有需要大模型自主判断运行路径时，再升级为自主Agent架构。第三，前期重点投入工具设计与效果测试合理设计工具名称、补充精准功能描述、完善结构化报错提示，这些优化带来的体验提升，远比更换大模型、切换开发框架效果更好。准备二十组优质测试案例，能排查出大量人工测试难以发现的隐藏问题。吃透这些核心逻辑和实操方法，不管后续行业技术如何迭代变化，你都能轻松适配。掌握以上内容，你就可以独立搭建属于自己的Agent啦~
