后端第十二课：Agent 开发（让大模型从“会答“升级到“会做“）

👋 我是 Yulia，一线 AI 应用开发工程师：4 年工程经验，在职做大模型应用落地。

只写一件事------把最新 AI 技术讲成人话 + 给你能直接上手用的代码 （真实可验证，不搬运不注水）。

有用就点个关注，持续更新大模型应用的前沿实战。
📚 本文是《后端开发从入门到靠谱》系列第 12 篇。第十一课我们让大模型会"查资料回答"（RAG），但很多任务光会"说"不够，还得会"做"------查天气、订机票、写文件、跑代码。这一课讲 Agent，让大模型学会"调工具、做决策"。

RAG 解决的是"大模型不知道你的知识"，但现实中还有一类问题：大模型知道怎么答，却"做"不了。你问它"帮我查一下今天北京的天气"，它只能回答"抱歉，我没有实时天气数据"------因为它没有"查天气"这个能力。

Agent（智能体） 就是来补上这块的：给大模型装上"手"（调工具），让它能真正动手做事，而不只是"动嘴说话"。

读完你会拿到：

一个直觉模型：RAG 是"会查资料的学生"，Agent 是"会自己动手的助理"
Agent 三要素：大脑（大模型）+ 手（工具）+ 决策循环
Function Calling 的底层原理（大模型怎么"知道"该调哪个工具）
ReAct 决策循环（Agent 的灵魂：思考 → 行动 → 观察 → 再思考）
一个最小 Agent 的完整实现（代码逐行讲解）
多工具编排 + 工具描述怎么写（好 Agent 的关键）
Agent 常见坑（幻觉调错工具、无限循环、上下文爆炸）
Agent 和 RAG 的关系 + 何时用哪个

先看全景图，Agent 的工作方式：
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不要
用户提问
大模型大脑
要不要调工具
调工具函数
工具结果
直接回答

一、Agent 是什么？和 RAG 差在哪？

先用一个类比把 Agent 和 RAG 的区别讲透：

RAG 是"会查资料的学生"：你问它问题，它会翻书（检索知识库），然后照着书回答。但它的能力止于"查 + 答"。
Agent 是"会自己动手的助理 "：你交给它一个任务，它会自己拆解任务、调用工具、根据结果调整、直到完成。它会"查天气"、"发邮件"、"写文件"、"跑代码"。

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大模型
调工具做事
完成
RAG 会答
大模型
检索知识
回答

一句话总结 ：RAG 给大模型加的是"知识 "，Agent 加的是"行动能力"。两者不冲突，反而常常结合------RAG 可以成为 Agent 手里的一个"工具"（Agent 想查资料时就调检索工具）。

二、Agent 的三大要素

一个 Agent，本质由三部分组成：
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100%, 86.2745098039%);stroke-width:3;}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .disabled,#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .disabled circle,#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .disabled text{fill:lightgray;}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .disabled text{fill:#efefef;}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .section-8 rect,#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .section-8 path,#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .section-8 circle,#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .section-8 polygon,#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .section-8 path{fill:hsl(150, 100%, 76.2745098039%);}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .section-8 text{fill:black;}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .node-icon-8{font-size:40px;color:black;}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .section-edge-8{stroke:hsl(150, 100%, 76.2745098039%);}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .edge-depth-8{stroke-width:-10;}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .section-8 line{stroke:hsl(330, 100%, 86.2745098039%);stroke-width:3;}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .disabled,#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .disabled 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path,#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .section-root circle,#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .section-root polygon{fill:hsl(240, 100%, 46.2745098039%);}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .section-root text{fill:#ffffff;}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .section-root span{color:#ffffff;}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .section-2 span{color:#ffffff;}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .icon-container{height:100%;display:flex;justify-content:center;align-items:center;}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .edge{fill:none;}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX .mindmap-node-label{dy:1em;alignment-baseline:middle;text-anchor:middle;dominant-baseline:middle;text-align:center;}#mermaid-svg-6a9jMRSjbQAoORIX :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} Agent 三要素
大脑
大模型
手
工具调用
决策循环
思考
行动
观察

大脑（大模型）：负责理解任务、做决策、生成回答。它是 Agent 的"思考核心"。
手（工具 Tools） ：Agent 能调用的外部能力------查天气的函数、发邮件的 API、检索知识库的工具。没有工具的 Agent 只是"嘴强王者"。
决策循环（Decision Loop）：Agent 不是一次就能完成任务，而是"思考 → 行动 → 观察结果 → 再思考"地循环，直到完成。这是 Agent 区别于普通"一问一答"的关键。

三、Function Calling：大模型怎么"动手"

Agent 能"调工具"，靠的是一个叫 Function Calling（函数调用） 的机制。理解它，就理解了 Agent 的根基。

3.1 大模型本身不能执行函数

大模型只能"生成文字"，它不能真的去联网、查数据库、执行代码。那它怎么"调工具"？答案是：大模型负责"说要调哪个工具、传什么参数"，由你的应用去真正执行，再把结果喂回给大模型。

3.2 工具是怎么定义的

你要先告诉大模型"我有哪些工具可用"，用结构化的描述：

python 复制代码

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "查询某个城市的实时天气",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {"type": "string", "description": "城市名称，如 北京"}
            },
            "required": ["city"]     # 必填参数
        }
    }
}]

这段代码就相当于给了大模型一份"工具说明书"：有一个叫 get_weather 的工具，作用是查天气，需要传一个 city 参数。

3.3 调用的完整流程

工具函数你的应用大模型工具函数你的应用大模型 #mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ p{margin:0;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .actor{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:#ECECFF;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ text.actor>tspan{fill:black;stroke:none;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .actor-line{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .innerArc{stroke-width:1.5;stroke-dasharray:none;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .messageLine0{stroke-width:1.5;stroke-dasharray:none;stroke:#333;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .messageLine1{stroke-width:1.5;stroke-dasharray:2,2;stroke:#333;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ #arrowhead path{fill:#333;stroke:#333;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .sequenceNumber{fill:white;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ #sequencenumber{fill:#333;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ #crosshead path{fill:#333;stroke:#333;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .messageText{fill:#333;stroke:none;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .labelBox{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:#ECECFF;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .labelText,#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .labelText>tspan{fill:black;stroke:none;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .loopText,#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .loopText>tspan{fill:black;stroke:none;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .loopLine{stroke-width:2px;stroke-dasharray:2,2;stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .note{stroke:#aaaa33;fill:#fff5ad;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .noteText,#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .noteText>tspan{fill:black;stroke:none;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .activation0{fill:#f4f4f4;stroke:#666;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .activation1{fill:#f4f4f4;stroke:#666;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .activation2{fill:#f4f4f4;stroke:#666;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .actorPopupMenu{position:absolute;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .actorPopupMenuPanel{position:absolute;fill:#ECECFF;box-shadow:0px 8px 16px 0px rgba(0,0,0,0.2);filter:drop-shadow(3px 5px 2px rgb(0 0 0 / 0.4));}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .actor-man line{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:#ECECFF;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ .actor-man circle,#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ line{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:#ECECFF;stroke-width:2px;}#mermaid-svg-IX1NdXQewSO4eaqZ :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 用户问题我要调 get_weather 北京执行 get_weather 北京返回 25度晴把结果喂回最终回答

关键点：大模型输出的不是最终答案，而是一个"函数调用请求"（函数名 + 参数），你的应用去执行，把结果作为"工具消息"喂回给大模型，大模型再生成最终答案。

四、ReAct：Agent 的决策循环（灵魂）

Function Calling 只解决"调一次工具"，但真实任务往往要多步。比如"帮我查北京和上海的天气，告诉我哪个更适合周末出游"------要调两次天气工具，再比较判断。这就需要决策循环。

ReAct（Reason + Act，推理 + 行动） 是目前最主流的 Agent 循环范式，它让大模型按"思考 → 行动 → 观察"循环推进：
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能
思考 Thought
行动 Action 调工具
观察 Observation 看结果
能回答了吗
最终回答

Thought（思考）：我该做什么？先查哪个？
Action（行动）：调用某个工具，传某个参数；
Observation（观察）：工具返回了什么？这个结果够不够回答？
循环，直到能给出 Final Answer（最终答案）。

ReAct 的价值：它把"完成一个任务"拆成"一系列可追溯的步骤"，每一步都基于上一步的结果做决定------这就是 Agent 能做复杂任务的原因。

五、一个最小 Agent 的完整实现

把 Function Calling + ReAct 循环串起来，写一个最小 Agent：

python 复制代码

def get_weather(city: str) -> str:
    """工具：查天气（真实项目里调天气 API）"""
    return f"{city}今天 25 度，晴"

def get_news(topic: str) -> str:
    """工具：查新闻"""
    return f"关于 {topic} 的最新新闻：..."

# 工具注册表：函数名 -> 函数
TOOL_MAP = {"get_weather": get_weather, "get_news": get_news}

def run_agent(user_question: str, max_steps: int = 5):
    messages = [{"role": "user", "content": user_question}]

    for step in range(max_steps):            # 最多循环 max_steps 次
        resp = call_llm(messages, tools=tools)  # 问大模型

        if resp.has_tool_call:               # 大模型要调工具
            name = resp.tool_call.name
            args = resp.tool_call.arguments
            result = TOOL_MAP[name](**args)  # 应用真正执行工具
            messages.append({"role": "tool", "content": result})  # 结果喂回
        else:
            return resp.content              # 大模型直接给最终答案

    return "任务太复杂，超出最大步数"         # 防止无限循环

逐行讲清三个关键点：

TOOL_MAP：把"工具名"映射到"真实函数"。大模型只说名字，你的应用负责执行------大模型永远碰不到真实工具（安全边界）。
for step in range(max_steps)：ReAct 循环，最多跑 max_steps 步------必须有上限，否则模型可能无限循环。
has_tool_call 判断：大模型每次返回后，检查它是"要调工具"还是"要给答案"，据此决定继续循环还是返回。

六、多工具编排：工具描述怎么写

真实 Agent 往往有十几个工具，这时"工具描述写得好不好"直接决定 Agent 调得准不准。三个原则：

python 复制代码

# ✅ 好的工具描述：具体、有例子、说清参数
{
    "name": "search_knowledge_base",
    "description": "在公司的产品知识库里检索文档。当用户询问产品功能、价格、使用方法时使用此工具。",
    "parameters": {
        "query": {"type": "string", "description": "检索关键词，如 产品报价"}
    }
}

# ❌ 差的工具描述：太笼统，模型不知道该什么时候用
{
    "name": "search",
    "description": "搜索",   # 模型根本不知道该不该用它
}

三个原则：

说清"什么时候用"：描述里写"当用户询问 X 时使用"，帮模型做选择；
参数要具体：每个参数写清含义 + 例子；
功能要单一：一个工具干一件事，别塞一堆功能（模型容易调错）。

工具描述本质是"给大模型看的说明书"，写得好不好，就是"好 Agent"和"瞎调一通"的差别。

七、Agent 的常见坑

坑	原因	解决方案
幻觉调错工具	工具描述太笼统，模型误判	工具描述写清"什么时候用" + 参数例子
无限循环	没设最大步数，模型反复调工具	`max_steps` 上限 + 超限终止
上下文爆炸	每次工具结果都塞进 messages，越滚越长	只保留关键信息，或做上下文压缩
工具执行失败不处理	工具报错直接崩	把错误信息喂回模型，让它换策略
传错参数类型	模型输出参数格式不对	用 JSON schema 约束参数 + 校验

八、Agent vs RAG：什么时候用哪个

	RAG	Agent
解决什么	大模型不知道你的私有知识	大模型不会动手做事
加什么能力	知识（检索）	行动（调工具）
适合任务	知识问答、文档咨询	多步任务、需调外部工具
复杂度	较低	较高

判断标准 ：如果任务"查了资料就能答"→ 用 RAG；如果任务"需要动手做"（查天气、发邮件、跑代码、多步推理）→ 用 Agent。最强大的应用是两者结合：Agent 的决策循环里，把 RAG 检索当成一个工具来用------既会查知识，又会调其他工具做事。

总结：一张图带走

这课的核心，一句话串起来：

RAG 会答，Agent 会做：RAG 加"知识"，Agent 加"行动能力"。
Agent 三要素：大脑（大模型）+ 手（工具）+ 决策循环（ReAct）。
Function Calling 是根基：大模型"说要调哪个工具"，应用执行，结果喂回------大模型永远碰不到真实工具。
ReAct 是灵魂：思考 → 行动 → 观察，循环直到完成，所以 Agent 能做多步复杂任务。
好 Agent 的关键 ：工具描述写清"什么时候用" + max_steps 防无限循环 + 错误结果喂回模型。
最强形态是 RAG + Agent 结合 ：把检索当成一个工具，既会查又会做。

三个立即可用的行动：

用第五节的 run_agent 骨架，加一个你自己的工具（比如"算数计算器"函数），跑通一个最小 Agent；
故意不设 max_steps，看模型会不会无限循环，再设上上限体会差别；
给 Agent 加第二个工具，观察模型能不能根据问题"自己选对工具"，如果选错，回头改工具描述。

如果这篇对你有帮助，点个赞、收藏一下 ，下一篇我们讲 大模型评测------怎么量化"这个模型/这套 prompt 到底好不好"。

关注我，我会持续更新 AI 应用开发的前沿实战，陪你从 RAG 到 Agent 一路进阶。

你在开发 Agent 时踩过什么坑？是模型反复调错工具，还是陷入了无限循环？评论区聊聊你的实战经验，我挨个回。

（本文 Agent 方案基于 Function Calling + ReAct 的通用范式，具体框架可选 OpenAI SDK / LangChain / 自研，模型与 API 随版本变化，评论区提醒我。）