智能体（Agent）开发指南：从理论到实践的全方位教程

本文全面梳理了智能体(Agent)的核心概念、架构设计与实现方法，以及主流框架的对比分析，帮助开发者构建高效可靠的AI智能体系统。

1. 智能体基础：理解Agent的工作原理

1.1 任务环境分析：PEAS模型

要理解智能体的运作，我们必须先理解它所处的任务环境。在人工智能领域，通常使用PEAS模型来精确描述一个任务环境，即分析其：

性能度量(Performance)：评估智能体成功与否的标准
环境(Environment)：智能体运作的场景与条件
执行器(Actuators)：智能体影响环境的方式
传感器(Sensors)：智能体获取环境信息的渠道

1.2 智能体循环：持续交互的核心机制

智能体并非一次性完成任务，而是通过一个持续的循环与环境进行交互，这个核心机制被称为智能体循环 (Agent Loop)。在这个循环中，智能体接收环境信息，进行内部推理，然后执行动作，再观察结果，如此反复，直到达成目标。

1.3 提示工程：驱动LLM的关键

驱动真实LLM的关键在于提示工程(Prompt Engineering)。我们需要设计一个"指令模板"，告诉LLM它应该扮演什么角色、拥有哪些工具、以及如何格式化它的思考和行动。这是我们智能体的"说明书"，它将作为system_prompt传递给LLM。

例如，一个旅行助手智能体的系统提示可能是：

python 复制代码

AGENT_SYSTEM_PROMPT = """
你是一个智能旅行助手。你的任务是分析用户的请求,并使用可用工具一步步地解决问题。  

# 可用工具:  
- `get_weather(city: str)`: 查询指定城市的实时天气。 
- `get_attraction(city: str, weather: str)`: 根据城市和天气搜索推荐的旅游景点。  

# 行动格式:  
你的回答必须严格遵循以下格式。首先是你的思考过程,然后是你要执行的具体行动。  
Thought: [这里是你的思考过程和下一步计划]  
Action: [这里是你要调用的工具,格式为 function_name(arg_name="arg_value")]  

# 任务完成:  
当你收集到足够的信息,能够回答用户的最终问题时,你必须在`Action:`字段后使用 `finish(answer="...")`  
来输出最终答案。  

请开始吧!
"""

2. 智能体 vs 传统工作流：本质区别

2.1 工作流(Workflow)模式

工作流是一种传统的自动化范式，其核心是对一系列任务或步骤进行预先定义的、结构化的编排。它本质上是一个精确的、静态的流程图，规定了在何种条件下、以何种顺序执行哪些操作。

2.2 智能体(Agent)模式

基于大型语言模型的智能体是一个具备自主性的、以目标为导向的系统。它不仅仅是执行预设指令，而是能够在一定程度上理解环境、进行推理、制定计划，并动态地采取行动以达成最终目标。LLM在其中扮演着"大脑"的角色。这种基于实时信息进行动态推理和决策的能力，正是Agent的核心价值所在。

3. 模型参数调优：提升Agent性能的关键

3.1 温度(Temperature)参数

Temperature这类的可配置参数，其本质是通过调整模型对"概率分布"的采样策略，让输出匹配具体场景需求，配置合适的参数可以提升Agent在特定场景的性能。

3.2 Top-k与Top-p采样

Top-k：将所有token按概率从高到低排序，取排名前k个的token组成"候选集"，随后对筛选出的k个token的概率进行"归一化"
Top-p：将所有token按概率从高到低排序，从排序后的第一个token开始，逐步累加概率，直到累积和首次达到或超过阈值p

3.3 参数协同工作机制

在文本生成中，当同时设置Top-p、Top-k和温度系数时，这些参数会按照分层过滤的方式协同工作，其优先级顺序为：温度调整→Top-k→Top-p。温度调整整体分布的陡峭程度，Top-k会先保留概率最高的k个候选，然后Top-p会从Top-k的结果中选取累积概率≥p的最小集合作为最终的候选集。

4. 核心智能体架构与实现

4.1 ReAct智能体

ReAct是一种将推理(Reasoning)与行动(Action)相结合的智能体架构。其核心思想是让智能体在思考过程中明确表达推理步骤，然后基于推理选择适当的行动，再根据行动结果更新认知，形成一个持续的循环。

python 复制代码

# ReAct提示词模板
REACT_PROMPT_TEMPLATE = """
请注意,你是一个有能力调用外部工具的智能助手。  
可用工具如下:  {tools}  

请严格按照以下格式进行回应:  
Thought: 你的思考过程,用于分析问题、拆解任务和规划下一步行动。  
Action: 你决定采取的行动,必须是以下格式之一:  
- `{tool_name}[{tool_input}]`:调用一个可用工具。 
- `Finish[最终答案]`:当你认为已经获得最终答案时。  
- 当你收集到足够的信息,能够回答用户的最终问题时,你必须在Action:字段后使用 finish(answer="...") 来输出最终答案。  

现在,请开始解决以下问题:
Question: {question}  
History: {history}  
"""

智能体将不断重复这个Thought -> Action -> Observation的循环，将新的观察结果追加到历史记录中，形成一个不断增长的上下文，直到它在Thought中认为已经找到了最终答案，然后输出结果。这个过程形成了一个强大的协同效应：推理使得行动更具目的性，而行动则为推理提供了事实依据。

4.2 Plan-and-Solve智能体

Plan-and-Solve将整个流程解耦为两个核心阶段：

规划阶段(Planning Phase)：首先，智能体会接收用户的完整问题。它的第一个任务不是直接去解决问题或调用工具，而是将问题分解，并制定出一个清晰、分步骤的行动计划。这个计划本身就是一次大语言模型的调用产物。
执行阶段(Solving Phase)：在获得完整的计划后，智能体进入执行阶段。它会严格按照计划中的步骤，逐一执行。每一步的执行都可能是一次独立的LLM调用，或者是对上一步结果的加工处理，直到计划中的所有步骤都完成，最终得出答案。

python 复制代码

# 规划器提示词模板
PLANNER_PROMPT_TEMPLATE = """
你是一个顶级的AI规划专家。你的任务是将用户提出的复杂问题分解成一个由多个简单步骤组成的行动计划。  
请确保计划中的每个步骤都是一个独立的、可执行的子任务,并且严格按照逻辑顺序排列。  
你的输出必须是一个Python列表,其中每个元素都是一个描述子任务的字符串。  

问题: {question}  
请严格按照以下格式输出你的计划,`python与`作为前后缀是必要的:  
`python  
["步骤1", "步骤2", "步骤3", ...]  
`  
"""

# 执行器提示词模板
EXECUTOR_PROMPT_TEMPLATE = """
你是一位顶级的AI执行专家。你的任务是严格按照给定的计划,一步步地解决问题。  
你将收到原始问题、完整的计划、以及到目前为止已经完成的步骤和结果。  
请你专注于解决"当前步骤",并仅输出该步骤的最终答案,不要输出任何额外的解释或对话。  

# 原始问题:  
{question}  

# 完整计划:  
{plan}  

# 历史步骤与结果:  
{history}  

# 当前步骤:  
{current_step}  

请仅输出针对"当前步骤"的回答:  
"""

4.3 Reflection智能体

Reflection机制的核心思想是为智能体引入一种事后(post-hoc)的自我校正循环，使其能够像人类一样，审视自己的工作，发现不足，并进行迭代优化。它为智能体提供了一个内部纠错回路，使其不再完全依赖于外部工具的反馈(ReAct的Observation)，从而能够修正更高层次的逻辑和策略错误。

Reflection机制的优势：

将一次性的任务执行转变为一个持续优化的过程，显著提升复杂任务的最终成功率和答案质量
为智能体构建了一个临时的"短期记忆"，整个"执行-反思-优化"的轨迹形成了宝贵的经验记录
支持多模态反思，可以反思和修正文本以外的输出(如代码、图像等)

python 复制代码

# 初始执行提示词
INITIAL_PROMPT_TEMPLATE = """
你是一位资深的Python程序员。请根据以下要求,编写一个Python函数。  
你的代码必须包含完整的函数签名、文档字符串,并遵循PEP 8编码规范。  
要求: {task}  
请直接输出代码,不要包含任何额外的解释。  
"""

# 反思提示词
REFLECT_PROMPT_TEMPLATE = """
你是一位极其严格的代码评审专家和资深算法工程师,对代码的性能有极致的要求。  
你的任务是审查以下Python代码,并专注于找出其在<strong>算法效率</strong>上的主要瓶颈。  

# 原始任务:  
{task}

# 待审查的代码:  
`python  
{code}  
`

请分析该代码的时间复杂度,并思考是否存在一种<strong>算法上更优</strong>的解决方案来显著提升性能。  
如果存在,请清晰地指出当前算法的不足,并提出具体的、可行的改进算法建议(例如,使用筛法替代试除法)。  
如果代码在算法层面已经达到最优,才能回答"无需改进"。  

请直接输出你的反馈,不要包含任何额外的解释。  
"""

# 优化提示词
REFINE_PROMPT_TEMPLATE = """
你是一位资深的Python程序员。你正在根据一位代码评审专家的反馈来优化你的代码。  

# 原始任务:  
{task}  

# 你上一轮尝试的代码:  
`  
{last_code_attempt}  
`

评审员的反馈:  
{feedback}  

请根据评审员的反馈,生成一个优化后的新版本代码。  
你的代码必须包含完整的函数签名、文档字符串,并遵循PEP 8编码规范。  
请直接输出优化后的代码,不要包含任何额外的解释。  
"""

5. 智能体框架对比分析

5.1 框架的本质与价值

框架的本质，是提供一套经过验证的"规范"。它将所有智能体共有的、重复性的工作(如主循环、状态管理、工具调用、日志记录等)进行抽象和封装，让我们在构建新的智能体时，能够专注于其独特的业务逻辑，而非通用的底层实现。

5.2 AutoGen：基于对话的协作

AutoGen的核心思想是通过对话实现协作。它将多智能体系统抽象为一个由多个"可对话"智能体组成的群聊。开发者可以定义不同角色(如Coder, ProductManager, Tester)，并设定它们之间的交互规则(例如，Coder写完代码后由Tester自动接管)。任务的解决过程，就是这些智能体在群聊中通过自动化消息传递，不断对话、协作、迭代直至最终目标达成的过程。

AutoGen的核心机制：

轮询群聊(RoundRobinGroupChat)：这是一种明确的、顺序化的对话协调机制。它会让参与的智能体按照预定义的顺序依次发言。这种模式非常适用于流程固定的任务，例如一个典型的软件开发流程：产品经理先提出需求，然后工程师编写代码，最后由代码审查员进行检查。

python 复制代码

def create_product_manager(model_client):
    """创建产品经理智能体"""
    system_message = """
    你是一位经验丰富的产品经理，专门负责软件产品的需求分析和项目规划。
    
    你的核心职责包括：
    1. **需求分析**：深入理解用户需求，识别核心功能和边界条件
    2. **技术规划**：基于需求制定清晰的技术实现路径
    3. **风险评估**：识别潜在的技术风险和用户体验问题
    4. **协调沟通**：与工程师和其他团队成员进行有效沟通
    
    当接到开发任务时，请按以下结构进行分析：
    1. 需求理解与分析
    2. 功能模块划分
    3. 技术选型建议
    4. 实现优先级排序
    5. 验收标准定义
    
    请简洁明了地回应，并在分析完成后说"请工程师开始实现"。
    """

    return AssistantAgent(
        name="ProductManager",
        model_client=model_client,
        system_message=system_message,
    )

工作流程：

创建一个RoundRobinGroupChat实例，并将所有参与协作的智能体加入其中
当任务开始时，群聊按预设顺序依次激活相应智能体
被选中的智能体根据当前对话上下文进行响应
群聊将新回复加入对话历史，并激活下一个智能体
过程持续进行，直到达到最大对话轮次或满足预设终止条件

5.3 AgentScope：工业级多智能体平台

AgentScope是一个专为多智能体应用设计的、功能全面的开发平台。它的核心特点是易用性和工程化。它提供了一套非常友好的编程接口，让开发者可以轻松定义智能体、构建通信网络，并管理整个应用的生命周期。其内置的消息传递机制和对分布式部署的支持，使其非常适合构建和运维复杂、大规模的多智能体系统。

与AutoGen相比，AgentScope的核心差异在于其消息驱动的架构设计和工业级的工程实践。如果说AutoGen更像是一个灵活的"对话工作室"，那么AgentScope就是一个完整的"智能体操作系统"，为开发者提供了从开发、测试到部署的全生命周期支持。与许多框架采用的继承式设计不同，AgentScope选择了组合式架构和消息驱动模式。这种设计不仅增强了系统的模块化程度，也为其出色的并发性能和分布式能力奠定了基础。

AgentScope的工程化优势也带来了一定的复杂性成本。其消息驱动架构虽然强大，但对开发者的技术要求较高，需要理解异步编程、分布式通信等概念。对于简单的多智能体对话场景，这种架构可能显得过于复杂，存在"过度工程化"的风险。此外，作为相对较新的框架，其生态系统和社区资源还有待进一步完善。因此，AgentScope更适合需要构建大规模、高可靠性的生产级多智能体系统，而对于快速原型开发或简单应用场景，选择更轻量级的框架可能更为合适。

5.4 CAMEL：角色扮演协作

CAMEL最初的核心目标是探索如何在最少的人类干预下，让两个智能体通过"角色扮演"自主协作解决复杂任务。CAMEL实现自主协作的基石是两大核心概念：角色扮演(Role-Playing)和引导性提示(Inception Prompting)。

5.5 LangGraph：图结构工作流

作为LangChain生态的扩展，LangGraph另辟蹊径，将智能体的执行流程建模为图(Graph)。在传统的链式结构中，信息只能单向流动。而LangGraph将每一步操作(如调用LLM、执行工具)定义为图中的一个节点(Node)，并用边(Edge)来定义节点之间的跳转逻辑。这种设计天然支持循环(Cycles)，使得实现如Reflection这样的迭代、修正、自我反思的复杂工作流变得异常简单和直观。

与前面介绍的基于"对话"的框架(如AutoGen和CAMEL)不同，LangGraph将智能体的执行流程建模为一种状态机(State Machine)，并将其表示为有向图(Directed Graph)。在这种范式中，图的节点(Nodes)代表一个具体的计算步骤(如调用LLM、执行工具)，而边(Edges)则定义了从一个节点到另一个节点的跳转逻辑。这种设计的革命性之处在于它天然支持循环，使得构建能够进行迭代、反思和自我修正的复杂智能体工作流变得前所未有的直观和简单。

当前主流的低代码智能体开发平台呈现多元化发展格局，字节跳动旗下的Coze凭借可视化拖拽式界面和丰富的模板库，成为零代码用户的入门首选，尤其适合对话类应用开发，但其扩展性有限且仅支持云服务部署。国产开源平台Dify则以灵活定制和企业级能力见长，支持云服务与本地部署双模式，集成了主流大模型和低代码工作流功能，深受开发者青睐。德国工具n8n凭借其工匠精神和强大的工作流编排能力，在轻量级应用领域占据一席之地。此外，专注于企业级知识库系统和智能问答应用的FastGPT，以及全栈式企业平台得助智能等，共同构成了2025年智能体低代码开发平台的生态矩阵。

为了在本地实现高性能、生产级的模型推理服务，社区涌现出了VLLM和Ollama等优秀工具。这些工具能够显著提升推理速度，降低资源消耗，使智能体在本地环境中也能获得接近云端的性能表现。

随着框架的成熟和工具链的完善，智能体开发的门槛正在逐步降低，但对开发者来说，理解其底层原理和设计模式仍然是构建高性能、高可靠性智能体系统的关键。未来，随着多模态能力的增强和与物理世界的深度结合，智能体将在更广泛的应用场景中发挥重要作用。

AutoGen: https://microsoft.github.io/autogen/
AgentScope: https://github.com/modelscope/agentscope
CAMEL: https://github.com/camel-ai/camel
LangGraph: https://langchain-ai.github.io/langgraph/
Coze: https://www.coze.cn/
Dify: https://dify.ai/zh

内容参考自：https://datawhalechina.github.io/hello-agents/#/

Agent实操示例：https://github.com/jjyaoao/helloagents