在人工智能（AI）领域日新月异的今天，对于开发者而言，跟上所有最新进展几乎成了一项不可能完成的任务。 面对海量的信息和不断涌现的新技术，我们常常感到焦虑和困惑。AI Agent，这个听起来既熟悉又陌生的概念，似乎已经占据了我们所有的社交媒体和技术论坛。每个人都在谈论它，每个教程都声称它易于掌握，但当我们真正尝试时，却发现无从下手。 本文旨在缓解开发者在AI浪潮中的焦虑，聚焦那些真正核心的、具有长期价值的知识和技能。我们将深入探讨构建可靠且高效的AI Agent所需的七大基石，无论你使用何种工具或编程语言，这些基石都将为你提供坚实的基础，助你从容应对AI时代的挑战。 我们将避免陷入技术细节的泥沼，而是着眼于宏观层面，为你提供清晰的指导和可操作的建议。通过本文，你将能够辨别真伪，过滤掉无用的信息，将精力集中在那些能够真正提升你的技能和价值的领域。掌握LLM，构建可靠且高效的AI Agent，从容应对AI时代的挑战。
AI Agent构建七大关键点
情报：LLM是AI Agent的核心，理解其工作原理至关重要。
记忆：为LLM提供上下文记忆，提升Agent的连贯性和智能化水平。
工具：掌握调用API、更新数据库等外部工具的能力，扩展Agent的功能。
验证：确保LLM返回数据的质量，对输出进行验证。
控制：通过确定性的代码控制Agent的决策流程，避免完全依赖LLM。
恢复：构建健壮的系统，优雅地处理故障和异常。
反馈：实施人工监督和审批流程，确保Agent行为符合预期。
AI Agent开发者的焦虑与困境
信息过载与技术迷雾：开发者面临的挑战
作为一名开发者，你是否经常感到难以跟上人工智能（ai）领域的飞速发展？ 似乎每天都有新的框架、新的模型和新的技术涌现，让人应接不暇。你的linkedin和x（原twitter）信息流充斥着各种关于ai agent的讨论，每个人都在声称构建智能代理是如此的简单，但当你真正尝试时，却发现步履维艰。
你还在纠结于应该选择LangChain还是LlamaIndex，还在为调试那些复杂的AI Agent系统而焦头烂额。你发现网上充斥着大量相互矛盾、质量参差不齐的教程，每周都有新的“神器”出现，让你感到焦虑和无助。面对AI技术的快速迭代，开发者常常会陷入以下几个困境：
- 信息过载： AI领域的信息爆炸式增长，开发者难以筛选有效信息，无法判断哪些技术真正具有长期价值。
- 技术选型困难： 面对各种框架、库和工具，开发者难以做出选择，不知道哪种技术最适合自己的项目。
- 缺乏实战经验： 教程往往过于理论化，缺乏实际应用指导，开发者难以将知识转化为生产力。
- 调试困难： AI系统的复杂性使得调试过程异常困难，开发者难以定位和解决问题。
教程的局限性：为何难以构建可靠的AI Agent？
你是否也有这样的感受：网上的教程要么过于粗糙，要么相互矛盾，难以真正指导你构建出可靠的AI Agent？ 更糟糕的是，似乎每隔几天就会出现一个全新的框架或库，让你不得不重新学习和适应。 你不禁会想："天啊，我还需要学习这个吗？"
造成这种现象的原因有很多：
- 教程更新滞后： AI技术发展迅速，教程往往无法及时更新，导致内容过时。
- 教程质量参差不齐： 很多教程只是简单地演示了技术的使用方法，缺乏对底层原理的深入剖析。
- 教程缺乏实践指导： 很多教程只是理论性的介绍，没有结合实际案例进行讲解，让开发者难以应用到实际项目中。
- 对AI Agent本质的误解： 大部分教程都过度强调AI Agent的"智能"，而忽略了其本质上仍然是需要精细设计的软件系统。开发者如果不能从根本上理解AI Agent的构建原理，就难以构建出真正可靠的应用。
理解AI Agent构建的本质
AI Agent的核心：LLM与确定性代码的结合
要构建真正有价值的AI Agent，我们需要转变思路，将LLM视为一种工具，而不是解决方案的全部。一个优秀的AI Agent，应该是由精心设计的确定性代码和战略性地调用的LLM API共同构建的。
可以将LLM理解为AI Agent的“大脑”，它负责理解上下文、进行推理和生成响应。而其他部分，例如数据处理、业务逻辑和错误处理，则应该由传统的确定性代码来完成。 这种结合既发挥了LLM的强大能力，又保证了系统的可靠性和可控性。
开发者需要掌握的核心技能包括：
- 将复杂问题分解为基本组件： 像优秀的软件工程师一样，将AI Agent要解决的问题分解为更小、更易于管理的部分。
- 运用软件工程的最佳实践解决问题： 使用经过验证的软件工程方法来处理AI Agent的各个组成部分，确保代码的质量和可维护性。
- 仅在必要时使用LLM步骤： 只有在无法用确定性代码解决问题时，才使用LLM API调用。
为何要忽略99%的网络信息？
在信息爆炸的时代，选择比获取更重要。网络上充斥着大量关于AI Agent的信息，但其中大部分都是噪音。如果你想构建真正有价值的AI Agent，就必须学会过滤掉无用的信息，将精力集中在那些能够真正提升你的技能和价值的领域。
那么，我们应该关注什么，忽略什么呢？
- 关注基础原理： 深入理解LLM的工作原理、Prompt工程、数据验证等核心概念。这些知识具有长期价值，不会随着技术的快速迭代而过时。
- 忽略过度炒作： 避免追逐最新的框架、库和工具，关注那些经过实践检验、具有广泛应用的技术。
- 关注实际应用： 学习如何将AI技术应用到实际项目中，解决真实世界的问题。这比单纯地学习技术本身更有价值。
AI Agent七大基石的构建方法
1. 情报 (Intelligence)：LLM API调用
情报是AI Agent的“大脑”，这是魔法发生的地方。 你将文本发送到LLM，它会思考它，然后发回文本。 如果没有这个，你只有常规软件。
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关键的部分不是LLM调用本身——而是你需要围绕它构建的一切。
- 核心技能： 掌握与LLM交互的基础知识，是构建任何AI Agent的第一步。
- API选择： OpenAI，Gemini，Anthropic
- 操作实践 几乎每一个模型服务商都有提供对应的python SDK,比如OpenAI,它极大的简化了你的操作，如果你使用python语言，只需要简单的几行代码，就能调用一个功能强大的LLM。
2. 记忆 (Memory)：上下文持久性
LLM 不记得以前的消息中的任何内容。 没有记忆，每次交互都从头开始，因为 LLM 是无状态的。 所以你需要手动传递每次的对话历史记录。 这只是存储和传递对话状态，我们一直在 Web 应用程序中这样做。
- 核心技能：构建具有记忆功能的AI Agent，使其能够理解上下文，实现更流畅的交互。
- 实现方法通过手动存储和传递会话状态来实现，这在 Web 应用程序中很常见。
3. 工具 (Tools)：外部系统集成
大多数时候你需要你的 LLM 实际做一些事情，而不仅仅是聊天。 纯文本生成是有限的——你想调用 API、更新数据库或读取文件。 工具让 LLM 说“我需要使用这些参数调用这个函数”，而你的代码处理实际执行。
- 核心技能：掌握调用API、数据库操作等外部工具的能力，扩展AI Agent的功能。
- 能力扩展：调用 API、更新数据库或读取文件
4. 验证 (Validation)：质量保证与数据执行
你需要确保 LLM 返回与你期望的模式匹配的 JSON。 LLM 是概率性的，并且会产生不一致的输出，因此你针对预定义的结构验证 JSON 输出。 如果验证失败，你可以将其发回给 LLM 以修复它。 这确保了下游代码可以可靠地处理数据。 这只是使用 Pydantic、Zod 或数据类等重试逻辑的普通模式验证。
- 核心技能：确保LLM返回数据的质量，对输出进行验证，避免错误或不一致的结果。
- 策略推荐 LLM的输出验证可以理解为LLM输出结果的类型校验，因为大语言模型本身具有一定的随机性，所以即使是相同的Prompt，返回的结果也可能存在差异，为了保证下游任务的结果稳定性和可靠性，一般需要对LLM的输出结果进行验证，保证结果符合预期。
5. 控制 (Control)：确定性决策与流程
你不希望你的 LLM 做出每一个决定——有些事情应该由常规代码处理。 使用 if/else 语句、switch case 和路由逻辑来根据条件将流程定向到直接流程。 这只是你将在任何应用程序中编写的普通业务逻辑和路由。
实际上，构建的软件系统，都是有战略意义的LLM在需要的地方调用，才能更好的发挥作用。
- 核心技能：通过确定性的代码控制Agent的决策流程，避免完全依赖LLM，提高系统的可控性。
- 最佳实践 构建控制模块，避免LLM 做出每一个决定。 使用 if/else 语句、switch case 和路由逻辑来根据条件将流程定向到直接流程
6. 恢复 (Recovery)：优雅的错误管理
事情会出错——API 会关闭，LLM 会返回无意义的内容，速率限制会打击你。 你需要 try/catch 块、带退避的重试逻辑，以及在东西中断时使用后备响应。 这只是你将在任何生产系统中实施的标准错误处理。
- 核心技能：构建健壮的系统，优雅地处理故障和异常，保证Agent的稳定运行。
-
错误处理策略通过
try/catch块、重试逻辑以及后备响应来优雅处理异常
7. 反馈 (Feedback)：人工监督与审批
有时你需要人工来检查 LLM 的工作，然后再上线。 一些决定对于完全自动化来说过于重要或复杂——例如向客户发送电子邮件或进行购买。 添加人类可以查看并批准/拒绝执行的审批步骤。 这只是你将为任何应用程序构建的基本审批工作流程。
- 核心技能：实施人工监督和审批流程，确保Agent行为符合预期，并持续优化Agent的性能。
- 人类反馈为了确保LLM输出内容的安全可靠，添加人类可以查看并批准/拒绝执行的审批步骤 是非常有必要的。
AI Agent生态系统中的成本考量
LLM API调用的成本
在构建AI Agent时，LLM API调用的成本是不可忽视的。 每次调用LLM API都会产生费用，尤其是在处理大量数据或执行复杂任务时，成本会迅速上升。 因此，在设计Agent时，需要仔细评估每个LLM API调用的必要性，并尽可能地优化调用次数，避免不必要的浪费。
通常我们会采取如下方案：
- 将LLM API调用次数控制在最低限度： 尽量使用确定性代码来完成大部分任务，只在必要时才调用LLM API。
- 优化Prompt设计： 编写高效的Prompt，减少LLM的计算量，从而降低成本。
- 选择合适的LLM模型： 根据任务的需求选择合适的LLM模型，避免使用过于强大的模型，造成资源浪费。
构建AI Agent框架的优缺点
? Pros简化开发流程： 框架封装了许多底层细节，降低了开发难度。
提高开发效率： 框架提供了大量的预置组件，减少了重复性代码的编写。
降低维护成本： 框架通常具有良好的可维护性，方便开发者进行升级和维护。
? Cons学习成本： 学习和掌握框架需要一定的投入。
灵活性受限： 框架的封装可能会限制开发者对系统的控制。
依赖性风险： 开发者需要承担框架本身存在的风险。
AI Agent的应用场景
智能客服：提升客户服务效率与质量
AI Agent可以用于构建智能客服系统，自动处理客户咨询、投诉和问题。通过自然语言处理和机器学习技术，AI Agent能够理解客户意图，提供个性化的解决方案，从而提升客户服务效率和质量。同时可以大大降低客服的人力成本。
- 自动回复常见问题： 快速解答客户的常见问题，例如产品介绍、订单查询、售后服务等。
- 智能路由： 将复杂问题转接给人工客服，提高问题解决效率。
- 个性化推荐： 根据客户的历史行为和偏好，推荐相关产品或服务。
智能文档处理：提高办公效率
AI Agent可以用于智能文档处理，自动完成文档的生成、翻译、校对、摘要等任务。这可以大大提高办公效率，节省人力成本。
- 自动生成报告： 根据数据自动生成各种类型的报告，例如销售报告、财务报告、市场报告等。
- 智能翻译： 将文档自动翻译成多种语言，方便跨国交流与合作。
- 自动摘要： 提取文档的关键信息，快速了解文档内容。
个性化推荐系统：提升用户体验与销售额
AI Agent可以用于构建个性化推荐系统，根据用户的历史行为、偏好和实时数据，推荐用户可能感兴趣的内容，提升用户体验和销售额。
- 电商平台： 推荐用户可能感兴趣的商品，提高购买转化率。
- 视频平台： 推荐用户可能感兴趣的视频，提高用户观看时长。
- 新闻平台： 推荐用户可能感兴趣的新闻，提高用户活跃度。
常见问题解答
AI Agent与传统软件有何区别？
传统软件是基于预先设定的规则和逻辑执行任务，而AI Agent则具有自主学习、推理和决策的能力。AI Agent能够根据环境变化和用户意图，动态调整行为，完成复杂的任务。
构建AI Agent需要哪些技术？
构建AI Agent需要掌握自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、Prompt工程、软件工程等多种技术。同时，还需要熟悉各种框架、库和工具。
AI Agent的未来发展趋势是什么？
AI Agent的未来发展趋势是更加智能化、个性化和自动化。未来的AI Agent将能够更好地理解人类意图，自主完成更复杂的任务，并与人类进行更自然的交互。
相关问题拓展
如何选择适合自己的LLM模型？
选择LLM模型时，需要综合考虑以下因素： 任务类型： 不同的任务需要不同类型的LLM模型。例如，文本生成任务可能需要更注重语言流畅性和创造性的模型，而文本分类任务则可能需要更注重准确性和鲁棒性的模型。 数据规模： LLM模型的性能与训练数据规模密切相关。如果你的任务需要处理特定领域的数据，最好选择在该领域数据上进行过训练的模型。 计算资源： 不同的LLM模型对计算资源的需求不同。如果你的计算资源有限，最好选择较小的模型。 成本： 不同的LLM模型收费标准不同。你需要根据自己的预算选择合适的模型。 目前比较流行的LLM模型包括： OpenAI GPT系列： 功能强大，应用广泛，适合各种类型的自然语言处理任务。 Google Gemini系列： 在多模态任务上表现出色，例如图像理解、语音识别等。 Anthropic Claude系列： 注重安全性和可控性，适合处理敏感信息。 Llama系列: Meta推出的开源模型，可定制性强，方便开发者进行二次开发。 开发者可以根据自己的实际情况，选择最合适的LLM模型。
