聊一下很火的 AI Agent

首先，得明白一个事情，就是我们说得再怎么热火朝天，本质上其实都是调用大厂的AI模型，我们只是优化了流程。

抛弃幻想

这个就是现实，因为我们不可能靠自己造出AI模型！

很多人感觉AI现在很强，然后脑子里幻想的是：

• 自己训练一个类似 OpenAI 的模型
• 自己搞一个像 DeepSeek 那种大模型
• 自己从零训练 GPT 级别模型

但现实是，👉 这需要：

• 海量数据
• 海量 GPU（A100 / H100）
• 巨额资金
• 模型架构经验
• 分布式训练能力

这不是普通个人能做的。

现在市场上的 AI Agent 在干嘛？

大多数 AI Agent 做的事情是：

1. 调用大模型 API（OpenAI / DeepSeek / Anthropic 等）

2. 在外面套一层：

   • 任务编排
   • 工具调用
   • 记忆管理
   • 多轮规划
   • UI 展示

3. 做一个 "看起来很智能" 的系统

这本质是：

AI 大脑 = 别人的

产品能力 = 你自己的

就像：你用 Node.js 调用第三方支付接口，你不能说自己造了银行，但你造了一个支付产品。

这两者是不同层级。

真正值得你思考的问题

"如果我只是调 API，那我是不是没有技术壁垒？"

答案是：单纯调 API，没有壁垒。

但

• 复杂工作流编排有壁垒
• 行业知识有壁垒
• 数据积累有壁垒
• 用户沉淀有壁垒
• 系统工程能力有壁垒

前后对比

以前的 AI

输入 → 输出 → 结束

有了 AI Agent 后

输入 → 分析 → 决策 → 调工具 → 再分析 → 再决策 → 直到任务完成

AI Agent 为什么会火？

核心原因只有一个：

它把"执行权"部分交给了模型。

以前：程序 = 写死流程

现在：模型 = 决定下一步做什么

这是结构性的变化。

举个例子

以前写自动化脚本：

如果 A -> 执行 B
如果 C -> 执行 D

现在 Agent：

让模型分析当前状态
让模型决定下一步
再根据模型结果调用工具

这是"可变决策流"，不是简单调接口。

AI Agent 不就是把数据喂给别人的AI，然后把别人AI的回答返回一下？那它到底做了什么？不都是基于数据回答的吗？

你这段质疑是对的，而且说明你在认真思考，而不是被"Agent"这个词洗脑。

不就是把数据喂给别人的 AI，然后把回答返回？

如果一个系统只做这件事，那确实只是"转发器"。

但真正的 AI Agent 做了三件额外的事，而这三件事才是关键。

一、它不是"问一次"，而是"让模型参与流程"

普通调用是：输入 → 输出 → 结束

Agent 是：输入 → 分析 → 决策 → 调工具 → 再分析 → 再决策 → 直到任务完成

区别在于：模型不再只负责"回答"，而是参与"决定下一步做什么"。

这不是控制答案内容，而是控制执行路径。

举个简单例子

用户说："帮我写一个市场分析报告。"

普通调用：模型直接输出一篇报告。

Agent 可能会：

1. 判断是否需要行业数据
2. 调用爬虫工具抓数据
3. 调用计算工具算增长率
4. 再生成报告
5. 再调用校对工具
6. 再输出最终版本

模型变成了"流程规划者"，这才是 Agent 的核心。

二、它不是改变模型答案，而是改变"输入结构"

难不成还能让别人的 AI 回答自己想要的答案？

严格说，不能改变模型本质能力，但可以极大改变结果质量。

原因是：模型是概率系统。

你给它不同的：

• 上下文
• 约束
• 工具能力
• 历史记忆
• 数据补充

输出会差异巨大。

比如：

给模型一句"写个商业计划书" 和 "基于以下 10 份真实融资 BP 结构，按照 SaaS 模式，目标客户为 B 端医疗机构，客单价 5 万/年，生成包含财务预测模型的完整 BP"

输出质量天差地别。

Agent 做的事情是：自动补充这些约束和背景。

三、它让模型拥有"外部能力"

模型本身不会：

• 查数据库
• 查实时数据
• 计算复杂公式
• 访问本地文件
• 调用系统 API

Agent 可以。

模型决定："需要查天气"，系统去调用天气 API。

模型决定："需要计算"，系统调用计算函数。

模型决定："需要检索知识库"，系统调用向量数据库。

这叫：工具增强（Tool Use）。

模型不是变聪明了，是变"可行动"了。

四、核心

不是"答案对不对"而是："任务能不能完成"。

以前模型只能聊天。

现在模型可以：

• 写代码并执行
• 读文件并整理
• 生成内容并保存
• 触发自动化操作

这就是为什么 Agent 火。

五、你说"本质都是基于数据回答"

对。

但关键在于：谁控制数据？

一个普通调用：只基于通用训练数据。

一个 Agent 系统：

可以基于

• 企业私有数据
• 用户历史数据
• 结构化数据库
• 行业知识库
• 实时信息

模型回答质量取决于输入。

Agent 控制输入，这就是价值点。

六、更通俗的比喻

模型 = 一个高智商员工

Agent = 给这个员工安排工作流程的管理系统

如果你只是问一句："帮我写点东西"，那员工只是写字。

如果你：

• 给他 KPI
• 给他数据库权限
• 给他工具
• 给他流程约束
• 给他历史记录

他就能完成更复杂的任务。

Agent 做的就是：把"员工"嵌入系统。

AI Agent 是怎么实现你说的这些功能的？为什么他能让输入、输出、结束，变成一套流程？

为什么 Agent 能从"输入→输出→结束"，变成一整套流程？

答案其实非常工程化：

因为它在模型外面，加了一层"循环控制器"。

模型本身没有流程能力。

模型只是：

输入文本 → 预测下一个 token → 输出文本

Agent 的核心不是模型，是：

一个 while 循环。

一、最本质结构（真相版）

普通调用：

const result = await callLLM(prompt)
return result

Agent 本质是：

while (!taskFinished) {
  const decision = await callLLM(context)

  if (decision.type === "tool") {
    const toolResult = await callTool(decision.toolName)
    context.push(toolResult)
  }

  if (decision.type === "final") {
    taskFinished = true
    return decision.output
  }
}

看到区别了吗？

模型不再直接给最终答案。

它先给：

• 下一步行动建议
• 是否调用工具
• 是否结束任务

这叫：

LLM 驱动的状态机

二、核心机制：模型输出"结构化决策"

为什么能控制流程？

因为现在的模型支持：

• Function Calling
• JSON 输出
• Tool Calling

例如你告诉模型：如果你需要查数据库，就返回 JSON 格式如下

{
  "action": "queryDB",
  "params": {...}
}

否则返回：

{
  "action": "final",
  "answer": "..."
}

模型就会输出结构化结果，然后程序去解析，流程就开始了。

三、真正的流程控制在哪里？

在代码里，模型只是提供"建议"，真正的控制权永远在程序手里。

比如：

switch(decision.action) {
  case "queryDB":
    result = await db.query(...)
    break
  case "searchWeb":
    result = await searchAPI(...)
    break
  case "final":
    return decision.answer
}

模型不会直接执行代码，程序根据模型输出执行。

四、Agent 的关键组件

一个真正的 Agent 至少包含：

1. 状态管理器
2. 工具注册系统
3. 循环调度器
4. 记忆存储
5. 上下文管理器

模型只占其中一部分。

五、为什么它看起来"像在思考"？

因为流程是：模型输出 → 工具执行 → 把结果再喂回模型

这形成了："反馈回路"。

比如：

用户：帮我分析销售趋势

步骤：

1. 模型判断需要数据
2. 调数据库
3. 返回数据
4. 模型分析数据
5. 输出结果

这种"多轮推理 + 外部数据补充"，会让人误以为模型在独立思考，其实只是循环。

六、从理论角度讲

Agent = LLM + Tool Use + Memory + Loop

如果没有 Loop，就只是聊天。

如果没有 Tool，就只是生成文本。

如果没有 Memory，就无法长期任务。

七、关键点：谁决定"结束"？

模型可以输出：

{ action: "final" }

程序检测到这个状态，结束循环，所以流程不是无限的。

是模型"建议结束"，程序执行结束。

八、为什么以前做不到？

以前模型不稳定：

• 不会稳定输出 JSON
• 不支持 function call
• 上下文容易崩

现在模型强到可以：

• 可靠输出结构
• 理解函数定义
• 按规则返回数据

所以 Agent 才爆发。

九、给你一个更真实的判断

Agent 并没有改变模型原理，它只是：

把"模型一次输出"

变成

"模型参与多次决策"

这就是全部秘密。

十、你可能忽略的一点

真正难的不是：写这个循环。

难的是：

• 如何避免死循环
• 如何防止幻觉调用工具
• 如何控制成本
• 如何限制上下文长度
• 如何做错误恢复
• 如何处理并发任务

这些是系统工程问题。

十一、说句大实话

Agent 的"神秘感"来自营销。

它本质上就是：

• 一个可控循环
• 加上模型决策
• 加上工具执行

复杂的只是工程规模，原理很简单。

那这不又证实了我说的，AI Agent没啥用，只是从把数据喂给别人的AI，然后把别人AI的回答返回一下，变成了循环把数据喂给别人的AI，然后把别人AI的回答返回一下？

你这句话逻辑是自洽的，如果从信息论层面看：是的。

AI Agent 本质还是：

把数据喂给模型 → 拿输出 → 再喂回去 → 再拿输出。

没有任何"超自然能力"、没有"突破物理规律"、没有"模型变强"，所以你没有说错。

但问题是 ------ 你忽略了一件非常关键的事：循环本身，是能力升级。

一、很多技术革命，本质都是"加循环"

举几个例子你就明白。

1️⃣ 早期网页 vs 动态网站

早期网站：

请求 → 返回 HTML → 结束

后来加了数据库 + 循环：

请求 → 查数据 → 渲染 → 返回 → 等下一次请求

本质没变，还是输入输出，但能力天差地别。

2️⃣ 单函数程序 vs 事件循环

Node.js 本质也是：

事件 → 回调 → 继续监听

就是一个 loop。

但你不会说："Node 不就是不停地接收数据然后处理吗？"

因为：循环 + 状态管理 = 系统。

二、真正的变化不在"有没有喂数据"

而在：谁在控制流程？

普通调用：你控制流程。

Agent：模型参与控制流程。

这个差别不在于"次数"，而在于"决策权"。

三、为什么循环会带来质变？

因为它允许：

• 中间状态
• 任务拆解
• 工具调用
• 反思修正
• 失败重试
• 多阶段生成

单次调用无法做到这些。

你可以理解为：

单次调用 = 一次性函数

Agent = 带状态机的系统

四、举个现实差距例子

任务："帮我写一份 20 页投标书"

普通调用：一次生成。

问题：

• 结构可能乱
• 数据可能错
• 不可验证
• 不可修正

Agent 版本：

1. 生成目录
2. 校验目录
3. 分章节生成
4. 检查重复
5. 格式化
6. 最终整合

看似只是"多次喂数据"，但结果质量差距巨大。

五、关键在于"工具接入"

如果只是：循环问模型，那确实没意义。

但如果模型可以：

• 查数据库
• 执行代码
• 调 API
• 修改文件
• 触发自动化流程

那它就不再只是回答，它开始"行动"，这才是 Agent 的本质。

Agent 不是技术革命，它是"自动化边界扩张"。

以前自动化只能做：规则明确的事情；现在可以做：规则模糊的事情。

六、真正有用的 Agent 长什么样？

具备：

1. 工具系统
2. 状态持久化
3. 任务拆解
4. 成本控制
5. 错误恢复
6. 记忆系统

否则只是聊天升级版。

七、你现在卡住的核心认知点

你在问："原理没变，为什么价值变了？"

答案是：很多系统升级，本质都是"简单结构 + 规模化 + 状态管理"。

数据库也是 B+ 树、操作系统也是调度循环，但复杂度让它变成系统。

如果你只做：循环调用 API，确实没价值。

但如果你：

• 让模型接入真实系统
• 让它能自动执行任务
• 让它代替人完成流程

那价值巨大，差别在"是否替代人"。

AI Agent 的价值就在：是否减少人类决策步骤。

如果一个系统能：

• 替你判断
• 替你拆解
• 替你执行

那它有价值。

如果只是：替你多问几次，那确实没意义。

那AI Agent是怎么让AI可以有记忆的？这个是别人的AI提供的能力？还是AI Agent提供的能力？

AI 记忆能力 既不是纯粹模型提供的，也不是 Agent 提供的 ，而是 系统工程层面人为设计出来的能力。

换句话说：

👉 模型本身通常没有真正意义上的长期记忆。

👉 Agent 通过外部存储和调度机制模拟记忆。

一、先说结论（非常重要）

记住一句话：

当前主流 AI Agent 的记忆，本质是 外挂数据库记忆，不是模型自己记住。

为什么？

因为大多数大模型是：❗ 无状态函数模型

数学表达是：

Output = F(Input, Context)

模型不会自动保存历史，每次调用都是新的计算。

二、AI 记忆分为三种

真正的 Agent 系统通常实现这三层。

⭐ 第一层：短期记忆（上下文记忆）

这是最简单的，就是把历史对话拼进 prompt。

比如：

messages:[
 {role:"user", content:"你好"},
 {role:"assistant", content:"你好，有什么可以帮你？"},
 {role:"user", content:"帮我写报告"}
]

模型看起来"记住了"，但实际上：只是你把历史喂给它。

但这里有一个致命问题，上下文窗口是有限的。

例如：

• GPT 类模型一般有 token 上限。

超出就必须：

• 截断
• 压缩
• 摘要存储

⭐ 第二层：中期记忆（Agent核心）

真正 Agent 价值在这里。

技术方案是：👉 向量数据库记忆

流程是：

① 用户说一句话

② 系统生成 embedding

③ 存进向量数据库

例如：

• OpenAI embedding 接口
• 本地向量库

查询时：不是直接问模型，而是先去数据库检索相似记忆，然后把检索结果作为上下文。

常见技术：

• FAISS
• Milvus
• Chroma
• Weaviate

本质是：

用户输入
↓
向量检索
↓
拼接上下文
↓
再调用模型

⭐ 第三层：长期记忆（真正高级）

这一层最难。

包括：

• 用户行为历史
• 偏好学习
• 任务流程记录
• 知识库沉淀

实现方式：一般是关系数据库 + 向量数据库 双存储。

例如：

• MySQL 存结构化数据
• 向量库存语义数据

三、记忆是谁提供的？

❌ 不是模型提供

模型只是：计算器，不是存储器。

✅ 是 Agent 系统设计的

记忆系统通常由：

• 工程师实现
• 框架提供

例如：

有些 Agent 框架会自带：

• Memory Module
• Tool Manager
• State Manager

四、为什么要这样设计？

有三个原因。

① 模型成本太高

如果模型自己存记忆：需要持续训练，非常不现实。

② 安全性问题

不能让模型随便修改记忆。

必须：

• 可控写入
• 可审计

③ 工程稳定性

外部存储：

• 可以备份
• 可以优化查询
• 可以做权限控制

五、真正高水平 Agent 的记忆结构

工业级设计通常是：

用户输入
↓
短期上下文缓存
↓
向量语义检索
↓
长期数据库记忆
↓
模型推理
↓
结果输出
↓
更新记忆库

六、给你一个残酷但真实的判断

很多人误以为：AI Agent = 有思考能力的 AI

其实更准确是：

有状态的自动化系统。

记忆不是模型智能，记忆是工程设计。

七、程序员如何进入 AI 副业赛道？

如果你想真正进入 AI 副业赛道。

你应该重点学：

① 向量数据库

② 任务调度循环

③ 状态机设计

④ Token 成本控制

⑤ 工具调用架构

不是模型训练。

那为什么长期记忆以及全部上下文那么难以实现？

你这个问题已经触及 AI 系统工程最核心的难点 了。

长期记忆难，本质不是算法难，而是 规模复杂度 + 一致性问题 + 成本问题。

换句话说：不是不能做，是做了会很贵、很慢、很难稳定。

一、最大本质问题：上下文爆炸（Context Explosion）

你可以理解为：模型计算成本是

当上下文变长：计算量会指数上升。

举个直觉例子，假设：

你有 1 万条历史对话，如果全部塞进 prompt，会出现三个问题：

⭐ ① Token 成本爆炸

大模型收费是按 token，历史记忆越多：成本越高。

⭐ ② 推理速度下降

上下文越长：模型 attention 计算越重，响应延迟会变大。

⭐ ③ 关键信息被淹没

模型注意力是有限的，太多历史信息反而会：降低回答质量。

二、第二大难点：记忆一致性（Consistency Problem）

举例：

用户说："我喜欢红色"

系统记住了。

后来用户说："我不喜欢红色"

怎么办？

记忆系统必须解决：

• 冲突更新
• 版本控制
• 偏好衰减
• 时间权重

否则会出现：AI 记错用户习惯。

三、第三大难点：幻觉传播（Hallucination Cascade）

这是 Agent 最危险的问题。

如果：记忆库本身有错误数据。

模型可能：

• 重复错误
• 放大错误
• 形成错误知识闭环

就像：人类记错历史一样。

工业系统必须做：

• 记忆验证机制
• 可信度评分

四、第四大难点：存储结构问题

记忆不能乱存，必须分层。

通常设计是：

• 短期缓存层：存最近交互，类似 CPU Cache。

• 语义记忆层：用向量数据库存语义信息。

• 结构化知识层：存关系数据。

五、第五大难点：检索算法问题

记忆不是越多越好，必须：

• 相似度搜索
• Top-K 过滤
• 时间衰减权重

否则模型会被垃圾信息干扰。

六、第六大难点：成本控制（现实最大杀手）

假设长期记忆系统每天：

• 检索 100 次
• 调用模型 100 次

一年成本可能非常恐怖，所以工业系统必须：

• 做缓存预测
• 做批量推理
• 做结果复用

七、为什么真正难的是"全部上下文"？

注意：

真正难点不是存储，而是如何让模型理解历史，而不是简单读取历史。

因为模型是概率推理机器，不是数据库查询机器。

那AI Agent是怎么解决你说的这些问题的？我看现在的AI Agent可以记住不少上下文，甚至可以记住整个项目

你这个观察是对的：现在有些 Agent 看起来"记忆很强" ，甚至能记住整个项目上下文。

但我要非常坦率地说一句核心事实：

AI Agent 没有真正解决长期记忆问题，而是用工程技巧"近似解决"。

本质上是：👉 用存储 + 检索 + 摘要压缩 + 状态管理，模拟记忆。

一、最核心技术：外部记忆数据库（不是模型记住）

记住一句话：

模型不存记忆，Agent 系统存记忆。

例如：

OpenAI 的系统通常采用：

• 短期上下文窗口
• 向量数据库长期存储

⭐ 技术结构是这样的

用户输入
↓
Memory Retriever（记忆检索）
↓
Context Builder（上下文拼接）
↓
LLM 推理
↓
结果输出
↓
Memory Writer（更新记忆）

二、为什么能记住整个项目？

你看到的"记住项目"，其实是三种技术叠加。

✅ ① 向量语义检索（最重要）

这是现代 Agent 核心。

系统会：

① 把项目内容切片

② 计算 embedding

③ 存入向量库

常见实现：

• FAISS
• Milvus
• Weaviate

举例，如果项目有：

• 代码文件
• 需求说明
• 设计文档
• 对话记录

系统会把它们拆成小块存储，查询时不是全部读出来，而是只检索最相似的 Top-K 片段。

这样可以解决：

✅ token 爆炸

✅ 计算成本

✅ 垃圾信息干扰

✅ ② 摘要压缩记忆（非常重要）

当历史太多时，系统会做记忆压缩。

例如：把100 条对话压缩成 ------ 用户偏好：喜欢简洁回答，主要关注技术实现。

类似操作在高级 Agent 很常见。

✅ ③ 分层记忆模型（工业级方案）

通常会分三层。

第一层：最近上下文缓存，类似 CPU Cache，存最近几轮对话。

第二层：语义长期记忆，用向量数据库。存知识点、项目结构。

第三层：结构化记忆，存

• 用户配置
• 权限
• 行为历史

通常用 MySQL / PostgreSQL。

三、为什么看起来能记住"整个项目"？

其实发生了一个非常聪明的设计：

⭐ 记住的是索引，不是全部数据

Agent 不会一次性加载项目全部代码，而是当需要某部分时才检索。

这叫：

Lazy Memory Loading（惰性记忆加载）

四、真正的难点：一致性维护

最恐怖的问题是：记忆会变。

例如：

用户修改代码，旧记忆必须更新，否则AI 会基于过期信息推理。

所以系统需要：

• 记忆版本控制
• 时间衰减机制

五、为什么现在 Agent 看起来很强？

因为三项技术成熟了：

⭐ Embedding 技术成熟：Meta 和 其他公司 改进了语义向量模型。

⭐ Transformer 架构优化：让模型更好处理上下文。

⭐ 工程架构成熟

包括：

• 分布式存储
• 缓存策略
• 调度系统

六、我要说一句非常真实的话（可能有点狠）

现在的长期记忆 AI：

不是"真正记住"，而是"快速找回相似信息"。

这和人脑不同，人脑是神经连接记忆，AI 是数据库索引记忆。

未来真正突破记忆限制的方向可能是：

• 神经符号混合记忆模型
• 更高效注意力机制
• 自适应上下文压缩
• 持续学习系统

但目前商业系统还没完全实现。