如何构建 AI 智能体（2025 完全指南）

🎯内容提要

AI 智能体是能够自主决策并采取行动以完成任务的系统。与聊天机器人不同，它们不遵循预定义的工作流程------它们会进行推理、规划、使用工具并动态适应。本指南将通过真实示例和代码，向你具体展示如何使用如 LangChain 和 AutoGen 等现代框架来构建可工作的智能体。

2025 年正被誉为"AI 智能体之年"，其在企业中的应用正在加速。微软 CEO 萨提亚·纳德拉称其为一根本性转变："请将智能体视为 AI 时代的应用。"但问题在于------大多数教程向你展示的都是伪装成智能体的聊天机器人，或者更糟的是，那些在演示中有效但在生产环境中失败的复杂系统。

在构建了多个生产级智能体并分析了最新框架之后，我将确切地向你展示如何创建真正有效的 AI 智能体。不掺水分，不搞噱头------只有由真实代码和经过验证的架构支持的实践实现细节。

AI 智能体与聊天机器人有何不同？

让我们立刻澄清这一点。智能体没有预定义的工作流程------它不仅仅是遵循第一步、第二步、第三步。相反，它会在不确定的步骤数量中动态做出决策，并根据需要进行调整。

| 特性 | 传统聊天机器人 | AI 智能体 |

| :--- | :--- | :--- |

| 决策能力 | 遵循预定义规则 | 自主决策 |

| 工作流程 | 固定的、线性的步骤 | 动态的、自适应的规划 |

| 记忆 | 仅限于会话 | 跨任务持久化 |

| 工具使用 | 无或硬编码 | 动态选择和使用工具 |

| 错误处理 | 失败或请求帮助 | 尝试替代方法 |

真实示例： 要求一个聊天机器人"预订下周二飞往纽约的航班"，它要么会失败，要么会向你询问更多信息。而一个智能体会检查你的日历、搜索航班、比较价格，甚至处理预订------根据发现的情况调整其方法。

每个 AI 智能体所需的 5 个核心组件

基于广泛的研究和生产部署，每个可工作的 AI 智能体都需要以下五个组件：

1. 大语言模型 - 大脑

LLM 充当推理引擎。在 2025 年，你有多种优秀选择（参见我们的详细比较）：

• Claude 4 Opus： 最适合复杂推理和扩展思考

• GPT-4.1： 在编码和工具使用方面表现出色，拥有 100 万令牌上下文

• Gemini 2.5 Pro： 强大的多模态能力

💡 专业提示： 不要默认使用最昂贵的模型。对于智能体任务，每百万令牌 2 美元的 GPT-4.1-mini 通常表现不俗，尤其是在结合良好提示的情况下。

2. 记忆系统 - 上下文

由于 LLM 默认是无状态的，你需要管理它们的历史和上下文。现代框架提供几种记忆类型：

# 示例：LangChain 记忆实现

from langchain.memory import ConversationSummaryBufferMemory

memory = ConversationSummaryBufferMemory(

    llm=llm,

    max_token_limit=2000,

    return_messages=True

)

# 智能体现在可以跨多次交互进行记忆

记忆类型：

• 缓冲区记忆： 存储原始对话历史

• 摘要记忆： 压缩长对话

• 实体记忆： 跟踪特定实体及其属性

• 知识图谱记忆： 构建概念间的关系

3. 工具 - 双手

工具允许你的智能体与外部世界交互。正确的工具配置与提示工程同等重要。

# 示例：定义一个用于网络搜索的工具

from langchain.tools import Tool

def search_web(query: str) -> str:

    """搜索网络以获取最新信息。"""

    # 此处为实现代码

    return search_results

web_search_tool = Tool(

    name="WebSearch",

    func=search_web,

    description="搜索网络以获取最新信息。当你需要最新数据时使用。"

)

⚠️ 关键点： 你的工具描述直接影响智能体性能。要具体说明何时以及如何使用每个工具。模糊的描述会导致工具选择不当。

4. 规划系统 - 策略

智能体必须能够提前规划和思考。2025 年最成功的方法是 ReAct 范式（推理 + 行动）：

# ReAct 风格智能体循环

while not task_complete:

    # 1. 观察当前状态

    observation = get_current_state()

   

    # 2. 思考下一步行动

    thought = llm.think(f"给定 {observation}，我下一步该做什么？")

   

    # 3. 决定行动

    action = llm.decide_action(thought, available_tools)

   

    # 4. 执行行动

    result = execute_action(action)

   

    # 5. 反思结果

    reflection = llm.reflect(result)

   

    # 更新状态并继续

5. 执行循环 - 引擎

执行循环负责协调一切。现代框架以不同方式处理此问题：

• LangChain/LangGraph： 使用基于图的执行模型

• AutoGen： 实现事件驱动的参与者模型

• CrewAI： 专注于基于角色的智能体协作

逐步指南：构建你的第一个可工作智能体

让我们构建一个能够研究主题并撰写报告的实用智能体。此示例展示了所有五个核心组件的实际运作。

步骤 1：设置环境

# 安装所需的包

pip install langchain langchain-openai tavily-python

# 设置环境变量

export OPENAI_API_KEY="你的密钥"

export TAVILY_API_KEY="你的密钥"

步骤 2：初始化核心组件

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor

from langchain.memory import ConversationBufferMemory

from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults

from langchain.tools import Tool

from langchain import hub

# 1. 初始化 LLM

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1-mini", temperature=0)

# 2. 设置记忆

memory = ConversationBufferMemory(

    memory_key="chat_history",

    return_messages=True

)

# 3. 配置工具

search = TavilySearchResults(max_results=5)

tools = [

    Tool(

        name="Search",

        func=search.run,

        description="搜索关于任何主题的最新信息。返回相关结果。"

    )

]

# 4. 加载 ReAct 提示（处理规划）

prompt = hub.pull("hwchase17/react")

步骤 3：创建智能体

# 创建 ReAct 智能体

agent = create_react_agent(

    llm=llm,

    tools=tools,

    prompt=prompt

)

# 5. 设置执行循环

agent_executor = AgentExecutor(

    agent=agent,

    tools=tools,

    memory=memory,

    verbose=True,  # 查看智能体的思考过程

    handle_parsing_errors=True,

    max_iterations=10  # 防止无限循环

)

步骤 4：运行你的智能体

# 示例：研究并报告 AI 智能体

result = agent_executor.invoke({

    "input": "研究 2025 年 7 月 AI 智能体的最新发展，并撰写一份简要报告，重点介绍前 3 大趋势。"

})

print(result["output"])

✅ 成功关键： 该智能体将自主搜索多次，综合信息，并生成连贯的报告。它并非遵循脚本------而是根据发现的内容动态决定搜索什么。

真正提升性能的高级技巧

在分析了数千次智能体交互后，以下是真正能提高智能体性能的技巧：

1. 问题分解优于角色扮演

• 无效的方法： 角色提示（例如，"你是一位专家研究员......"）对准确性影响甚微或没有影响。

• 有效的方法： 要求智能体将问题分解为子任务：

decomposition_prompt = """

将此任务分解为更小的步骤：

1. 首先，识别关键组成部分

2. 然后，分别处理每个组成部分

3. 最后，综合结果

任务：{task}

"""

2. 自我批评与反思

添加自我批评步骤能显著提高输出质量：

reflection_prompt = """

审查你之前的回应并识别：

1. 任何逻辑错误或不一致之处

2. 遗漏的重要信息

3. 可以更清晰的领域

之前的回应：{response}

"""

3. 上下文重于指令

上下文的重要性被严重低估。仅仅提供更多相关的背景信息，比复杂的提示技术更能提高性能：

# 效果较差

prompt = "写一份关于 AI 智能体的报告"

# 效果更好

prompt = """写一份关于 AI 智能体的报告。

上下文：AI 智能体是可以规划并执行任务的自主系统。

它们与聊天机器人的不同之处在于做出动态决策而非遵循脚本。

关键框架包括 LangChain、AutoGen 和 CrewAI。

该报告面向熟悉 AI 概念的技术读者。

"""

导致 AI 智能体失效的常见错误

以下是我反复看到的常见错误：

1. 无限循环且无限制

始终设置 max_iterations： 智能体可能陷入循环。设置合理的限制并实现超时处理。

2. 工具描述不清

# 差：描述模糊

Tool(name="search", description="搜索东西")

# 好：包含用例的具体描述

Tool(

    name="WebSearch",

    description="搜索网络以获取最新信息。用于：近期新闻、时事、事实数据、公司信息。返回 5 个最相关的结果。"

)

3. 忽略错误状态

智能体会遇到错误。要为它们做好计划：

try:

    result = agent_executor.invoke({"input": user_query})

except Exception as e:

    # 不要只是失败 - 帮助智能体恢复

    recovery_prompt = f"先前的操作因错误而失败：{e}。请尝试另一种方法。"

    result = agent_executor.invoke({"input": recovery_prompt})

4. 忽视令牌成本

智能体可能快速消耗令牌。需监控并优化：

• 尽可能使用较小的模型（GPT-4.1-mini vs GPT-4.1）

• 对长对话实施摘要记忆

• 缓存工具结果以避免重复调用

生产就绪的智能体架构

对于生产系统，根据你的需求选择架构：

| 框架 | 最适合 | 架构 | 关键优势 |

| :--- | :--- | :--- | :--- |

| LangChain + LangGraph | 复杂的单一智能体 | 基于图的执行 | 模块化，工具丰富 |

| AutoGen | 多智能体系统 | 事件驱动的参与者 | 智能体协作 |

| CrewAI | 基于团队的工作流 | 基于角色的智能体 | 自然的团队动态 |

| 自定义 | 特定需求 | 你的选择 | 完全控制 |

LangChain + LangGraph 架构

LangChain 已发展成为单智能体系统的事实标准。2025 年 LangGraph 的加入带来了复杂的状态管理：

from langgraph.graph import StateGraph, State

from typing import TypedDict

class AgentState(TypedDict):

    messages: list

    current_task: str

    completed_tasks: list

# 定义图

workflow = StateGraph(AgentState)

# 为不同的智能体能力添加节点

workflow.add_node("researcher", research_node)

workflow.add_node("writer", writing_node)

workflow.add_node("reviewer", review_node)

# 定义流程

workflow.add_edge("researcher", "writer")

workflow.add_edge("writer", "reviewer")

AutoGen 多智能体架构

微软的 AutoGen 在你需要多个专业智能体协同工作时表现出色：

import autogen

# 定义专业智能体

researcher = autogen.AssistantAgent(

    name="Researcher",

    system_message="你是一名研究专家。查找并验证信息。"

)

writer = autogen.AssistantAgent(

    name="Writer",

    system_message="你是一名技术文档工程师。创建清晰、准确的内容。"

)

critic = autogen.AssistantAgent(

    name="Critic",

    system_message="你审查工作的准确性和清晰度。要有建设性但要彻底。"

)

可工作的 AI 智能体真实案例

让我们看看当今在生产环境中实际使用的智能体（查看更多真实可工作的 AI 智能体示例）：

1. 客户服务智能体（电子商务）

该智能体自主处理完整的客户交互（在我们的客户服务自动化指南中了解更多）：

• 在数据库中检查订单状态

• 处理退货和退款

• 更新送货地址

• 将复杂问题升级给人工处理

• 关键创新： 根据客户需求动态选择使用多个专业工具（数据库查询、支付处理、运输 API）。

2. 代码审查智能体（软件开发）

自动审查拉取请求：

• 分析代码变更

• 运行安全扫描

• 提出改进建议

• 检查是否符合编码标准

3. 研究助手智能体（内容创作）

进行综合研究：

• 搜索多个来源

• 事实核查信息

• 综合发现

• 生成引用

AI 智能体的安全考量

⚠️ 关键警告： 基于智能体的 AI 系统比聊天机器人更容易受到攻击。随着智能体开始预订航班、发送邮件和执行代码，风险呈指数级增长。

基本安全措施

• 工具权限： 为每个工具实施细粒度权限

• 操作验证： 对不可逆操作要求确认

• 提示注入防御： 验证并清理所有输入

• 审计日志： 记录每个操作以确保可追溯性

• 人工监督： 维持紧急停止开关和审批工作流

# 示例：安全的工具执行

def execute_with_permission(action, requires_approval=True):

    if requires_approval and action.risk_level == "high":

        approval = request_human_approval(action)

        if not approval:

            return "操作被安全策略拒绝"

   

    # 记录操作

    audit_log.record(action, user, timestamp)

   

    # 带超时执行

    return execute_with_timeout(action, timeout=30)

测试和调试 AI 智能体

测试智能体需要不同于传统软件的方法：

1. 基于场景的测试

# 测试各种场景

test_scenarios = [

    {

        "input": "预订明天飞往纽约的航班",

        "expected_tools": ["calendar_check", "flight_search", "price_compare"],

        "expected_outcome": "flight_options"

    },

    {

        "input": "取消我的订阅并退还上个月的费用",

        "expected_tools": ["account_lookup", "subscription_cancel", "refund_process"],

        "expected_outcome": "confirmation"

    }

]

for scenario in test_scenarios:

    result = agent_executor.invoke({"input": scenario["input"]})

    assert all(tool in result["tool_calls"] for tool in scenario["expected_tools"])

2. 调试工具

启用详细日志记录以查看智能体的决策过程：

agent_executor = AgentExecutor(

    agent=agent,

    tools=tools,

    verbose=True,  # 显示思考过程

    return_intermediate_steps=True  # 返回所有步骤

)

5 个即用型智能体系统提示

以下是为常见智能体类型准备的、经过实战检验的系统提示：

1. 研究智能体

你是一个可以访问网络搜索和文档分析工具的研究智能体。

对于每个研究任务：

1. 将主题分解为关键问题

2. 从多个来源搜索信息

3. 通过交叉引用验证事实

4. 将发现综合成连贯的摘要

5. 为所有主张包含引用

始终优先考虑近期信息和权威来源。

2. 客户支持智能体

你是一个客户支持智能体，帮助用户处理他们的账户和订单。

可用工具： order_lookup, refund_process, ticket_create, knowledge_base_search

指南：

• 在访问账户信息前始终验证客户身份

• 在升级前搜索知识库

• 要有同理心并以解决方案为导向

• 遇到以下情况升级至人工支持：法律问题、威胁或超出你工具范围的请求

切勿对你无法直接实现的功能做出承诺。

3. 数据分析智能体

你是一个专长于商业智能的数据分析智能体。

对于每个分析请求：

1. 澄清业务问题

2. 识别相关数据源

3. 使用适当的统计方法执行分析

4. 可视化关键发现

5. 提供可操作的建议

始终在你的分析中注明数据局限性和置信水平。

4. 代码助手智能体

你是一个可以访问文件系统和执行工具的代码助手智能体。

能力：

• 阅读和分析代码

• 提出改进建议

• 实施更改

• 运行测试

• 调试问题

切勿：

• 未经明确许可删除文件

• 修改系统文件

• 执行可能有害的命令

• 在代码中存储凭证

在进行重大更改前始终创建备份。

5. 内容创作智能体

你是一个专注于病毒式内容策略的内容创作智能体。

流程：

1. 研究指定领域的趋势话题

2. 分析成功的内容模式

3. 生成多个内容创意

4. 创建带有吸引点的详细内容

5. 建议分发策略

关注真实性和价值，而非点击诱饵。

未来：AI 智能体的下一步是什么？

基于当前轨迹和内部知识，以下是将要发生的事情：

近期（未来 6 个月）

• 视觉智能体： 能够查看并与 UI 交互的智能体

• 语音优先智能体： 自然对话取代文本界面

• 智能体市场： 针对特定行业的预构建智能体

• 改进的安全性： 内置沙盒和权限系统

中期（2026 年）

• 物理世界智能体： 与机器人技术集成

• 监管框架： 为智能体行为设定法律边界

• 智能体间经济： 智能体雇佣其他智能体

• 个人 AI 操作系统： 管理整个数字生活的智能体

关键要点

构建真正有效的 AI 智能体需要理解五个核心组件：用于推理的 LLM、用于上下文的记忆、用于行动的工具、用于策略的规划以及一个健壮的执行循环。与聊天机器人的关键区别在于自主决策和动态适应。

从经过验证的框架开始，如用于单智能体的 LangChain 或用于多智能体系统的 AutoGen。专注于清晰的工具描述、适当的错误处理和全面的测试。最重要的是，记住上下文和问题分解比复杂的提示技巧更重要。

AI 智能体革命才刚刚开始。虽然炒作是真实的，但机遇也是真实的。通过遵循本指南并避免常见陷阱，你今天就可以构建出能够交付真正价值的智能体，同时为即将到来的自主未来做好准备。

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【注】本文译自：How to Build AI Agents (Complete 2025 Guide) - Superprompt.com