第25章：Agent 入门——让知识库会调用工具

版本：LlamaIndex 0.12.x
定位：从回答问题升级到执行任务
源码关联：llama_index.core.agent、llama_index.core.tools

1. 项目背景

某公司运维团队的日常工作流程是这样的：凌晨 2 点收到告警——"生产环境 API 服务 CPU 使用率持续超过 95%"→ 运维小王被电话吵醒 → 迷迷糊糊打开故障手册（知识库），搜索"CPU 过高"→ 找到一篇文档叫《CPU 过高排查 SOP》→ 按照文档列出的步骤，登录服务器执行top、df -h、netstat -tlnp三条命令 → 发现是磁盘空间满了导致日志写不进去、应用不断重试 → 清理日志 → 问题解决。耗时 25 分钟。

25 分钟里，小王做了三件事：查知识库、判断该执行什么检查、执行检查并汇总结果。这三件事分属三个系统（知识库 Wiki、SSH 终端、大脑决策），小王是那个无奈的系统集成商——他需要把一个系统的输出（故障手册建议）在脑子里翻译成另一个系统的输入（SSH 命令），再把命令结果在脑子里汇总成结论。

团队希望：一个智能助手能自动完成"查知识库 → 判断是否需要执行检查 → 调用检查工具 → 汇总结果"的闭环。用户只需要说"帮我检查一下生产环境 API 服务的健康状态"，剩下的交给 AI。

这恰恰暴露了纯 RAG 系统的三个核心局限：

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