我理解的Agent（智能体）开发

简单来说，Agent（智能体）开发不再是让 AI 仅仅作为一个"问答机器人"，而是把它变成一个 "有手有脚、能思考、能干活" 的数字员工。

如果把大模型（LLM）比作一个"聪明的大脑"，那么 Agent 就是给这个大脑接上了身体（工具）和逻辑框架（规划） 。

1. Agent 的核心公式

一个成熟的 Agent 通常包含以下四个要素：

• 大脑（LLM）： 负责核心推理、决策和语言理解。
• 规划（Planning）： 它能把复杂任务拆解成步骤（比如：先查资料，再写草稿，最后发邮件）。
• 工具使用（Tool Use）： 这是 Agent 的灵魂。它能自主调用外部工具，比如搜索网页、运行 Python/Typescript 代码、操作 Excel 或调用 API。
• 记忆（Memory）： 短期记忆： 当前对话的上下文，长期记忆： 能够从数据库（如向量数据库）中检索过去的经验。

2. 传统开发 vs. Agent 开发

特性	传统程序 / 普通 AI 对话	Agent 开发
执行逻辑	硬编码（If-Else），逻辑固定	自主决策，根据目标动态调整路径
交互能力	你问，它答	你给目标，它去执行并反馈结果
闭环能力	需要人工干预下一步	遇到错误会自动尝试修正（自我反思）

3. Agent 工作的典型流程

想象你让 Agent "帮我调研 2024 年最火的 3 款国产电车并做成对比表格"：

0. 拆解： "我需要先搜索关键词，选出 3 款车，再分别查它们的参数。"
1. 行动： 调用搜索工具获取网页内容。
2. 观察： 发现其中一款车没价格，重新搜索价格信息。
3. 整合： 将所有信息汇总，格式化为表格输出。

4. 目前主流的开发框架

如果你想尝试开发 Agent，通常会用到这些"脚手架"：

• LangChain / LangGraph: 目前最流行的 Agent 编排框架。
• AutoGPT / BabyAGI: 早期火遍全网的自主执行代理实验。
• CrewAI / Multi-On: 专注于"多智能体协作"（让好几个 AI 像一个团队一样分工合作）。
• OpenAI Assistants API: 官方提供的低门槛 Agent 构建工具。

5. 那Agent开发是不是就是编排工作流？

是不是可以这样理解，Agent（智能体） 开发，就是编排智能体，按照编排的顺序去执行，不再是一问一答？如果这样理解已经抓住了 Agent （智能体）开发的核心，但我们可以把这个理解再往深推一步。

真正的 Agent（智能体） 相比于单纯的顺序执行，多了一层最关键的东西：自主决策（Autonomy） 。

它更像一个有经验的员工。不再是简单的顺序： 假设你只给它一个模糊的目标（比如"帮我买一张最划算的进京机票"）。

• 动态调整： 它先去查票，发现没票了，它不会报错退出，而是会自己思考："我是不是该换个机场？或者换个日期？"然后重新执行。
• 闭环决策： 它拥有 Reasoning（推理）和 Acting（行动）的循环（学术上常称为 ReAct 模式）。

6. 大模型负责"想"，而 Agent （智能体）（你写的代码）负责"做"

1. 角色分工：大脑 vs. 系统

我们可以把这个过程拆解开来看：

• 大模型（LLM）： 扮演的是决策中心。它通过文字告诉系统："我现在需要搜索周杰伦的演唱会信息，请调用搜索工具。"
• Agent 框架（如 LangChain, Coze, Dify）： 扮演的是执行系统。它看到大模型发出的指令后，真的去运行搜索插件，拿到结果，再把结果喂回给大模型。

2. 核心机制：ReAct 循环

这个"思考 -> 行动 -> 观察"的过程在技术上通常被称为 ReAct (Reason + Act) 。

\text{Input} \rightarrow \underbrace{\text{Thought} \rightarrow \text{Action} \rightarrow \text{Observation}}_{\text{Loop}} \rightarrow \text{Final Answer}

我们可以通过一个具体的例子来看看它们是怎么配合的：

步骤	谁在执行？	执行了什么内容？
思考 (Thought)	大模型	生成一段文本："用户想买票，我得先查查今天几号，再查票务接口。"
行动 (Action)	框架/代码	识别到大模型想调用 get_tickets 函数，代码自动去运行这个函数。
观察 (Observation)	框架/代码	函数返回了结果："余票为 0"。框架把这行字传回给大模型。
调整计划 (Adjust)	大模型	看到"余票 0"，思考："既然没票了，我应该建议用户买下一场。"

3. "大脑"是怎么控制"手脚"的？

你可能会好奇，大模型只是一段文本预测模型，它是怎么命令代码去执行操作的？

这主要靠一种叫 Function Calling（函数调用） 的技术：

0. 你先告诉大模型：我有两个工具，一个是"搜索"，一个是"订票"。
1. 大模型会根据你的要求，输出一段特定格式的代码或 JSON （例如：{"tool": "search", "query": "上海天气"}）。
2. 你的程序检测到这个 JSON，暂停生成，去跑搜索脚本，拿到结果。
3. 你的程序把结果包装成"背景资料"，再次发给大模型。

4. 谁在维持这个循环？

大模型本身是没有状态 的，它记不住刚才发生了什么。 是 Agent 框架 （或者说你写的 Python/Node.js 代码）在维持一个 While 循环。

代码逻辑大致如下：

while 任务没完成: 
1. 把所有记录发给大模型，问它下一步做什么。 
2. 如果大模型说"我要调用工具"，代码就去执行工具。 
3. 如果大模型说"我做完了"，循环结束，给用户回话。

7. 在 Node.js 中实现一个简单的 Agent

在 Node.js 中实现一个简单的 Agent，最直观的方法是利用 OpenAI SDK 的 Function Calling (工具调用) 功能。

我们可以手动编写一个"思考-行动-观察"的循环（Loop），这样我们就能清晰地看到 Agent 是如何工作的。

1. 核心逻辑架构

假设我们要实现的 Agent 逻辑如下：

0. 用户提问： "上海今天天气怎么样？"
1. 大模型思考： "我没有实时数据，但我有个 get_weather 工具可以查，我应该调用它。"
2. 代码执行： 你的 Node.js 代码运行真实的查询函数，获取结果（如"2°C，晴"）。
3. 大模型总结： 看到结果后，最后一次回答用户。

2. 极简代码实现（基于 OpenAI SDK）

你需要先安装依赖：npm install openai。

import OpenAI from "openai";
​
const openai = new OpenAI({ apiKey: '你的API_KEY' });
​
// --- 第一步：定义 Agent 可以使用的"手脚"（工具） ---
const tools = [
  {
    type: "function",
    function: {
      name: "get_weather",
      description: "获取指定城市的天气信息",
      parameters: {
        type: "object",
        properties: {
          city: { type: "string", description: "城市名称，如：上海" },
        },
        required: ["city"],
      },
    },
  },
];
​
// 模拟一个真实的工具执行函数
async function get_weather(args) {
  console.log(`[工具执行] 正在查询 ${args.city} 的天气...`);
  // 在实际应用中，这里会调用天气 API
  return `北京今天晴朗，气温 5°C 到 -5°C。`;
}
​
// --- 第二步：实现"思考-行动"循环 ---
async function runAgent(userInput) {
  let messages = [
    { role: "system", content: "你是一个乐于助人的助手。如果需要，请使用工具获取最新信息。" },
    { role: "user", content: userInput }
  ];
​
  while (true) {
    // 1. 让大脑（LLM）思考下一步
    const response = await openai.chat.completions.create({
      model: "gpt-4o",
      messages: messages,
      tools: tools,
    });
​
    const message = response.choices[0].message;
    messages.push(message); // 将 AI 的思考记录存入上下文
​
    // 2. 判断是否需要执行工具
    if (message.tool_calls) {
      for (const toolCall of message.tool_calls) {
        const functionName = toolCall.function.name;
        const args = JSON.parse(toolCall.function.arguments);
        
        // 3. 物理执行（Action）
        const observation = await get_weather(args);
​
        // 4. 将观察到的结果（Observation）反馈给大脑
        messages.push({
          role: "tool",
          tool_call_id: toolCall.id,
          content: observation,
        });
      }
      // 继续循环，让 AI 根据工具结果进行下一次思考
      continue; 
    }
​
    // 如果 AI 不再需要调用工具，说明它已经有了最终答案
    console.log("Agent 回答:", message.content);
    break;
  }
}
​
runAgent("上海天气怎么样？");

3. 进阶：为什么要用框架？

当你手写上述 while(true) 循环时，你会发现处理起来很麻烦：

• 多轮对话： 怎么管理长对话的内存（Memory）？
• 错误处理： 如果工具执行失败了，AI 怎么自我修复？
• 多智能体： 如果让一个 Agent 去改另一个 Agent 的代码怎么办？

这时候，你可以尝试使用成熟的 Node.js Agent 框架：

0. LangChain.js / LangGraph: 最老牌且功能最全，适合构建极其复杂的逻辑图。
1. Vercel AI SDK: 非常现代化，和 React/Next.js 结合极佳，通过 generateText 几行代码就能搞定上述循环。
2. OpenAI Assistants API: 官方托管的 Agent 服务。你只需要在后台配置好工具，OpenAI 的服务器会自动帮你跑那个 while 循环和存储记忆，你只需调一个接口。

总结

大模型执行的是"逻辑执行"，而你的代码（Agent 智能体）执行的是"物理执行"。