前言
过去几年，大模型和 Agent 的讨论铺天盖地，但多数团队卡在同一个问题上：知道 Agent 很强，却不知道第一步该写什么代码。产品经理画了流程图，工程师接了 API，结果跑起来发现 AI 根本理解不了用户意图；或者能跑通几个例子，一上线就幻觉频出、成本飙升。问题不在技术，而在方法------我们沿用了传统软件开发的思维去构建一个概率性系统。Agent 不是功能模块的堆砌，而是推理链的编排。它需要一套全新的启动逻辑：先验证理解能力，再接入工具；先明确边界，再扩展场景。LangChain 团队在大量实践中总结出一套可复用的 6 步流程，这套方法跳出了"先搭框架再填逻辑"的惯性，转而从人类操作出发，用最小成本验证核心推理是否成立。本文将逐层拆解这 6 步，不仅说明每一步做什么，更解释为什么必须这么做。笔者在与多个团队协作中观察到，凡跳过前两步直接写代码的项目，90% 在测试阶段就陷入反复调参的泥潭；而严格按此流程推进的，即使 MVP 简陋，也能快速获得有效反馈。技术落地的本质不是炫技，而是可控地逼近目标。Agent 开发尤其如此------它需要我们在不确定性中建立确定的验证锚点。这篇文章，就是帮你找到那六个锚点。
1. 用具体场景划定任务边界
Agent 开发的第一道门槛，不是技术选型，而是任务定义。传统软件需求可以用"输入-处理-输出"清晰描述，但 Agent 面对的是开放语言输入，其行为路径高度依赖上下文和意图识别。若一开始就把范围定得太宽，后续所有工作都会在模糊地带打转。
1.1 为什么必须限定在 5--10 个场景
限定数量并非随意设定，而是基于认知负荷和工程可行性的双重约束。人类大脑在处理复杂任务时，通常只能同时关注 7±2 个关键变量。Agent 的推理能力虽强，但其训练数据和上下文窗口同样有限。若初始任务包含数十种意图，Prompt 很难兼顾所有边界条件，导致准确率骤降。更重要的是，小范围场景便于构建可验证的测试集。当你说"做一个智能邮件助手"，这个目标无法被测试；但当你列出"识别 CEO 发来的会议请求邮件"这一具体场景，就可以构造输入、定义期望输出，并衡量 AI 是否达标。
1.2 场景筛选的两个否定标准
判断一个场景是否适合作为 Agent 起点，有两个关键否定条件：
• 若该任务能用 if-else 或正则表达式完全覆盖，则无需引入 LLM。例如"转发包含'发票'字样的邮件"属于规则匹配，用 Agent 反而增加延迟和成本。
• 若该任务连有经验的人类实习生都无法在合理时间内完成，则说明信息缺失或逻辑过于复杂。例如"根据邮件内容预测客户三个月后的采购意向"，缺乏足够数据支撑，AI 更无法凭空推断。
笔者认为，好的 Agent 场景应具备三个特征：输入可获取（如邮件正文、发件人）、决策有依据（如 CRM 记录、日历状态）、输出可验证（如是否正确标记优先级）。这本质上是在模拟人类专家的判断过程，而非替代人类创造力。
2. 编写人类操作手册（SOP）
有了具体场景后，下一步不是写代码，而是写出如果由人来执行这项任务，他会怎么做。这份 SOP 是连接业务需求与技术实现的桥梁，也是后续 Prompt 和工具编排的设计蓝图。
2.1 SOP 的结构要求
一份有效的 SOP 必须包含以下要素：
• 明确的触发条件（如"收到新邮件"）
• 分步骤的操作指令（如"第一步：读取发件人邮箱；第二步：查询 CRM 中该联系人的等级"）
• 条件分支逻辑（如"若联系人为 VIP，则检查未来 48 小时空档；否则标记为普通咨询"）
• 输出规范（如"回复草稿需包含会议链接和两个可选时间"）
这种写法迫使设计者思考每一个决策点背后的依据，避免将模糊直觉当作系统逻辑。传统 PRD 关注"系统应该做什么"，而 SOP 关注"人是如何做对的"。
2.2 SOP 如何暴露潜在问题
在撰写过程中，常会发现原以为简单的任务其实依赖多个外部系统。例如"判断邮件是否紧急"看似一句话，实际可能需要：
• 查询发件人历史沟通频率
• 比对当前邮件关键词与产品故障词库
• 检查收件人当日日程是否已满
这些依赖项若未提前识别，后期集成时极易出现数据断点。笔者在实践中体会到，SOP 写得越细，后续调试越省力。它本质上是一份"人类可执行的伪代码"，为 Agent 提供了可模仿的行为模板。
3. 构建仅含 Prompt 的 MVP
确认任务逻辑后，最容易犯的错误是立即接入 API 开发完整流程。正确的做法是先剥离所有外部依赖，仅用 Prompt 验证核心推理能力是否成立。
3.1 为什么先测 Prompt
LLM 是 Agent 的"大脑"，工具调用只是"手脚"。如果大脑无法正确理解任务，接再多手脚也无济于事。Prompt MVP 的目标是回答一个问题：给定理想输入（即 SOP 中假设的所有信息都已提供），AI 能否输出符合预期的决策？例如，在会议安排场景中，手动构造输入："发件人：张总（VIP 客户），邮件内容：下周方便聊聊合作吗？我的日历空档：周一 10--11 点，周三 15--16 点"，期望输出："建议回复：张总您好，以下时间可供选择：周一 10 点或周三 15 点，请确认。"
3.2 测试方法与成功标准
选取第 1 步中的 5--10 个场景，每个场景构造 2--3 个变体（如不同措辞、不同发件人身份），共测试 15--30 次。成功标准不是 100% 准确，而是：
• 关键意图识别准确率 ≥80%
• 不出现严重幻觉（如编造不存在的日程）
• 输出格式基本符合要求
若在此阶段失败，应优化 Prompt（如增加示例、调整指令顺序），而非强行接入工具。笔者认为，这一步相当于传统开发中的单元测试------先确保核心逻辑正确，再考虑集成。
4. 接入真实数据与工具编排
当 Prompt MVP 验证通过后，才进入工程实现阶段。此阶段的核心是将 SOP 中的"人类操作"转化为"Agent 调用"。
4.1 数据源与工具映射
根据 SOP，列出所需外部数据：
• 邮件内容 → Gmail API
• 发件人身份 → CRM API 或内部用户数据库
• 日历空档 → Google Calendar API
每个数据源对应一个工具（Tool），Agent 在运行时根据推理结果决定是否调用。这与传统后端服务不同------传统服务是预设调用链，Agent 是动态决策调用。
4.2 编排逻辑的设计原则
编排逻辑不应硬编码调用顺序，而应由 LLM 根据上下文决定。例如：
• 若邮件被判定为垃圾信息，则跳过所有工具调用
• 若发件人为普通用户，则仅调用邮件分类工具
• 若为 VIP 且含会议请求，则依次调用 CRM 和 Calendar
LangChain 的 ReAct 或 Plan-and-Execute 模式适合此类场景。笔者观察到，成功的 Agent 编排往往保留一定冗余------允许 LLM 多调一次工具以换取更高准确率，而非过度优化调用次数导致漏判。
5. 测试 Agent 的推理准确性
Agent 上线前的测试维度与传统软件截然不同。功能是否"跑通"不再是重点，重点是推理是否"可靠"。
5.1 三大测试维度
• 推理准确性 ：意图识别、实体抽取、决策判断是否正确。例如将"投诉物流延迟"误判为"咨询产品功能"即为失败。
• 工具调用效率 ：是否在必要时调用工具，是否避免无效调用。频繁调用未使用的 API 会显著增加成本。
• 输出质量与安全：回复是否专业、无幻觉、不泄露敏感信息。例如不得在回复中透露"根据 CRM 记录，您上月投诉过三次"。
5.2 测试实施策略
第一阶段采用手动测试，覆盖初始 5--10 个场景及其变体。第二阶段构建自动化测试集，使用 LangSmith 等工具记录每次推理轨迹，包括：
• 输入上下文
• 工具调用序列
• 最终输出
• 人工标注的期望结果
通过对比实际输出与期望结果，计算准确率、召回率等指标。笔者认为，Agent 测试的关键在于"可追溯性"------必须能回溯某次错误是因 Prompt 不足、工具数据缺失，还是 LLM 本身局限。
6. 小范围上线与数据驱动迭代
MVP 验证通过后，切忌全量发布。应选择 5--10 名真实用户进行内测，从实际使用中收集反馈。
6.1 上线初期的监控重点
通过生产环境监控，关注以下指标：
• 日均请求量与峰值延迟
• 平均工具调用次数/请求
• Prompt 失败率（如返回格式错误、拒绝回答）
• 用户手动修正率（如用户修改 Agent 草稿后才发送）
这些数据能揭示设计盲区。例如，若发现 30% 的会议请求未触发日历查询，可能是 Prompt 未覆盖"下周聊一下"这类模糊表述。
6.2 迭代循环机制
基于监控数据，建立闭环迭代：
• 新增高频场景 → 补充至测试集
• 识别常见错误模式 → 优化 Prompt 或增加工具
• 发现冗余调用 → 添加前置过滤条件
笔者认为，Agent 的成熟不是一蹴而就的，而是通过"小步快跑、数据反馈、持续校准"逐步逼近理想状态。每一次迭代都应有明确目标，如"将会议识别准确率从 75% 提升至 85%"，而非泛泛地"优化体验"。
写在最后
Agent 的落地从来不是靠一个神奇框架或最新模型，而是靠一套严谨的验证流程。这六步之所以有效，是因为它把不确定的 AI 行为，转化为了可定义、可测试、可迭代的工程任务。我们不再问"AI 能不能做到"，而是问"在哪些条件下，AI 能稳定做到"。技术的魅力不在于它能做什么，而在于我们能否让它可靠地做对小事。当无数个小任务被精准执行，真正的智能才悄然浮现。