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从零构建AI Agent：新手必看！5种核心工作流+实战避坑指南

news 2026/4/28 1:12:49

本文从AI Agent的核心运作原理出发，详细解析了LLM、工具和记忆的角色，并区分了工作流与Agent的适用场景。文章重点介绍了五种核心工作流模式（提示词链、路由、并行化、编排者-工作者、评估者-优化者），为新手提供了构建Agent的简易公式和五种推荐类型。此外，还深入探讨了工具设计、记忆配置、测试优化和多Agent协作的关键要点，强调从简单模式入手、注重工具设计和早期测试的重要性，帮助读者快速掌握构建高效AI Agent的技巧。

FEATURE · AI AGENT 今天，我想教你从零构建一个 AI Agent（入门教程）
01 AGENT 如何运作理解这些很重要。如果你不知道原理，你就不会知道自己到底需不需要一个 Agent……所以——这是所有 Agent 共享的核心循环：用户输入 → LLM 思考 → LLM 决策（回应 or 调用工具）→ 如果调用工具：执行，将结果反馈 → 循环 ·LLM是负责推理的"大脑" ·工具是执行具体动作的"双手"（计算器、网络搜索、文件读写等） ·记忆是记录已发生内容的"记事本" 无论你使用 LangGraph、CrewAI、Anthropic SDK 还是 OpenAI Agents SDK，这些框架都只是对这个循环进行了封装，本质不变。
增强型 LLM普通 LLM 接收文本，输出文本。增强型 LLM在此基础上增加三种能力：工具（Tools）：模型可调用的函数（计算器、数据库、API、文件操作等）。Anthropic 和 OpenAI 通过 JSON Schema 暴露工具接口；Anthropic 使用`input_schema`，OpenAI 将函数封装在带`parameters`的`function`对象中。检索（Retrieval）：从外部数据源（搜索引擎、文档、向量数据库）拉取相关信息的能力。记忆（Memory）：通过消息历史或其他持久存储，在多次交互中保留信息的能力。
工作流 vs. 真正的 Agent在选择方案时，工作流（Workflow）和Agent的区别非常重要：
02 五种核心工作流模式信不信由你，大多数问题根本不需要完全自主的 Agent就能解决。以下五种模式，由 Anthropic 归纳并被广泛采用，覆盖了绝大多数常见场景。每种模式都依赖增强型 LLM。
模式一：提示词链（Prompt Chaining）是什么：将任务拆分成顺序执行的步骤。每次 LLM 调用处理上一步的输出。步骤之间可以加入程序化"质量门禁"来验证结果。何时使用：任务可以清晰地分解为固定子任务。用准确性换速度——每次 LLM 调用更简单，结果更可靠。示例场景：生成营销文案，然后翻译成多语言 / 先写大纲，验证关键内容是否覆盖，再写完整文档
模式二：路由（Routing）是什么：对输入进行分类，然后路由到对应的专业处理器。每个处理器有自己经过优化的提示词。何时使用：不同类别的输入需要完全不同的处理方式。客服工单分流是经典应用场景。
模式三：并行化（Parallelisation）是什么：同时运行多个 LLM 调用。有两种子模式：分块（Sectioning）：将任务拆分为独立子任务并行处理投票（Voting）：对同一任务运行多次，聚合结果以提高置信度何时使用：子任务相互独立时（分块）；或需要对关键决策达成共识时（投票）。
模式四：编排者-工作者（Orchestrator-Workers）是什么：一个中央 LLM（编排者）动态拆解任务，并将子任务分配给工作者 LLM。与并行化不同，子任务不是预定义的，而是编排者在运行时动态决定的。何时使用：无法提前预知任务结构的复杂任务。代码生成（跨多个文件）、研究任务、报告撰写。
模式五：评估者-优化者（Evaluator-Optimiser）是什么：一个 LLM 生成输出，另一个 LLM 评估并提供反馈。如果评估不通过，反馈循环回去重新生成，直到满足质量标准。何时使用：存在明确的评估标准，且迭代优化能带来可衡量的价值。翻译、代码生成、写作任务。
03 构建你的 AGENT 这才是你来这篇文章的真正原因……直接开始：怎么把"我想要一个能做 XYZ 的 Agent"变成现实？最简单的思维方式是：1. 写下任务 2. 决定它需要哪些工具 3. 告诉模型如何表现 4. 用 5 个真实例子测试 5. 只有失败了才加复杂度
最简单的心智模型构建 Agent 前，先回答这四个问题：1. 目标是什么？Agent 应该产出什么？2. 它需要什么信息？需要网络搜索、文件、数据库、电子表格、CRM，还是只需要用户的消息？3. 它可以执行哪些动作？只能回答问题？可以搜索？可以编辑文件？可以发送邮件？可以写代码？可以调用自定义函数？4. 它必须遵守哪些规则？语气、格式、限制、安全规则、不确定时的处理方式，以及"好输出"的标准。如果你能清楚地回答这四个问题，通常可以在一天内做出第一版 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，不要从构建多 Agent 集群开始。先从这五种中选一个：1. 研究型 Agent：用于收集信息并汇总2. 内容型 Agent：用于写作、改写、总结、内容转换3. 工作流型 Agent：用于执行可重复的业务流程4. 个人知识型 Agent：用于基于你的文档回答问题5. 操作型 Agent：用于在环境中执行动作
Anthropic：新手构建第一个 Agent 的最简思路 Anthropic 的 Agent 工具在你希望模型使用工具并在环境中操作时特别有用。Claude Code 于 2025 年 2 月推出，Claude Code SDK 后于 2025 年 9 月更名为 Claude Agent SDK。2026 年 3 月 GitHub 的最新发布版本为 v0.1.50。何时选择 Anthropic： · 读写和编辑文件 · 使用 Shell 命令 · 搜索网络 · 使用 MCP 工具 · 编程和技术任务 · 需要一步步操作的有能力助手
OpenAI：新手构建第一个 Agent 的最简思路 OpenAI 于 2025 年 3 月 11 日推出 Agents SDK，同时发布了 Responses API 和网络搜索、文件搜索、计算机使用等内置工具。2026 年 3 月，Python 包`openai-agents`版本号为 0.13.1。
让 Agent 真正做你想做的事：自定义清单1. 让任务更窄❌ 差：「帮我处理业务问题」 ✅ 好：「把销售通话总结成行动清单」2. 定义输出格式❌ 差：「给我一个答案」 ✅ 好：「返回：摘要、证据、风险、下一步」3. 提供示例告诉模型：“这是 3 个好输出的例子” / “用这种风格写作”4. 只在需要时添加工具改写笔记不需要网络搜索 / 答案来自提示词本身时不需要文件访问5. 用真实的混乱提示词测试不要只测试"请分类这个技术问题"，也要测试"我的账号坏了一直被扣钱怎么办"
04 使用工具大多数人在这里犯错。他们认为：“工具越多 = Agent 越聪明”错误。“更好的工具 = 更聪明的 Agent”“更少的工具 = 更可靠的 Agent”
关于工具，最简单的理解方式工具就是：“AI 凭自身能力做不到的事”示例：计算数字、搜索网络、读取文件、发送邮件、查询数据库第一步：问自己"这需要工具吗？"
第二步：用 AI 帮你设计工具第三步：保持简单❌ 差的工具：`manage_files(action, file, destination, overwrite, format, permissions)`✅ 好的工具：read_file(path)``write_file(path, content)``delete_file(path)规则：一个工具 = 一个明确的任务第四步：告诉 Agent 何时使用工具❌ 差：「计算器工具」 ✅ 好：「任何需要数学运算时使用此工具。绝对不要猜测计算结果。」第五步：让 Agent 失败，然后修复
05 给你的 AGENT 配备记忆人们总是把这个搞得非常复杂。只需要理解这一点：记忆只有两种类型1. 短期记忆（对话）就是：到目前为止说了什么你已经默认拥有这个2. 长期记忆（外部知识）就是：Agent 以后可以查找的内容示例：你的笔记、PDF、文档、数据库
三个选项选项 A：不用记忆（从这里开始）适合大多数初学者 / 适用于 70% 的使用场景选项 B：对话记忆大多数 SDK 已经处理好了 / 不要重置消息历史就行选项 C：基于文件的记忆（简单 RAG）上传文档 / 使用文件搜索工具 ⚠️ 不要过度设计：常见错误：在你根本不知道是否需要之前，就添加向量数据库、嵌入、复杂管道。
06 让你的 AGENT 真正好用这是 Agent 变成垃圾或精品的分水岭，大多数变成垃圾，原因是：烂提示词、没有测试、不切实际的预期。第一步：用 AI 生成测试用例第二步：像真实用户一样测试❌ 不要测试：「请分类这个账单请求」 ✅ 要测试：「为什么老是扣我钱啊」第三步：每次只修一件事失败时，问：提示词不清晰？输出格式模糊？缺少工具？缺少规则？第四步：用 AI 调试你的 Agent第五步：不要过早扩张
07 多 AGENT 协作在这里很容易走弯路。人们认为：“更多 Agent = 更强大”错误。永远从一个 Agent 开始。只有在以下情况下才添加更多：任务明确分割、单个 Agent 力不从心、角色差异非常大。
只有三种情况真正需要多 Agent：1. 技能不同研究 Agent / 写作 Agent2. 明确的管道流程输入 → 分析 → 写作 → 输出3. 权限不同一个 Agent 只能读数据 / 一个 Agent 才能执行动作最安全的模式：主管模型 - 用户 → 主 Agent → 需要时调用其他 Agent
08 总结这篇文章最重要的洞察是：Agent 在概念上简单，但在执行上要求很高。核心循环（LLM 思考 → 调用工具 → 循环）用 50 行 Python 就能实现。真正的功夫在于工具设计、错误处理、评估，以及知道什么时候用更简单的模式（提示词链、路由）比自主 Agent 更好。
三个可立即行动的要点1. 先从零开始构建 Agent理解原始循环，让每个框架变得透明而非神奇。你会更快调试问题，更明智地选择工具。2. 从能解决问题的最简模式开始提示词链处理大多数多步骤任务。路由模式处理大多数"分类后行动"的工作流。只有当你需要 LLM 动态决定执行路径时，才升级为自主 Agent。3. 早期投入工具设计和评估设计良好的工具（清晰的名称、精确的描述、结构化的错误信息）对 Agent 性能的提升，远超换模型或换框架。20 个好的测试用例能发现比任何手动测试更多的 bug。