AI Agent 從零到百萬價值迭代之路
這個時代Agent的本質(zhì)：用精心設(shè)計的prompt作為"控制語句"，用LLM作為"解釋器"，構(gòu)建一個能處理模糊輸入的動態(tài)系統(tǒng)-互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)老兵
大模型時代為什么是革命
經(jīng)過了近2年的Agent開發(fā)，在法律、工業(yè)、營銷等領(lǐng)域都落地了多個商業(yè)級別的Agent之后，我想就我個人一線的開發(fā)經(jīng)驗，來討論下Agent是實戰(zhàn)落地的真實過程，在此之前，先要破解目前Agent領(lǐng)域局外人的兩種觀點。
1、Agent既不是騙局，也不是全知全能的神，目前階段抵制是愚昧的，依賴是愚蠢的。
2、大模型時代就是革命，不是優(yōu)化，不是更新，是徹徹底底的革命，是將編碼這件事情帶到了一個新的領(lǐng)域和高度，即“自然語言編程”。
下面我將使用一個實例來演示一個真實需求的Agent演化過程，整個過程包含F(xiàn)ake 代碼和數(shù)據(jù)，包含思考邏輯，篇幅較長，但是看完，我保證你“aha”一聲。
AI Agent 演進實例
找房場景完整實現(xiàn)
任務(wù)：幫用戶在北京找一套合適的兩居室租房
用戶需求：
- 預(yù)算：6000元/月
- 位置：靠近地鐵，通勤到中關(guān)村軟件園不超過40分鐘
- 戶型：兩居室，采光好
- 配套：附近有超市和健身房
chatbox階段
我們每個人都是從這階段開始，當(dāng)你第一次使用chatgpt的輸入框輸入問題，chatgpt直接輸出答案的那一刻，實在是讓人終身難忘。
所以在第一階段，最基礎(chǔ)的Agent方式就是直接調(diào)用大模型接口。
def stage1_instant_answer():
"""
典型場景：像個熱心但不靠譜的老鄉(xiāng)
問題展示：
1. 推薦的小區(qū)可能根本不存在
2. 價格是幾年前的數(shù)據(jù)
3. 地鐵通勤時間憑感覺估算
4. 配套設(shè)施信息完全虛構(gòu)
"""
print("=" * 70)
print("階段一：基礎(chǔ)模式- '我知道！我馬上告訴你！'")
print("=" * 70)
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
messages=[{
"role": "user",
"content": USER_QUESTION
}]
)
answer = response.content[0].text
print(f"\n【用戶提問】\n{USER_QUESTION}")
print(f"\n【AI回答】\n{answer}")
print("\n" + "=" * 70)
print("【翻車現(xiàn)場】")
print("=" * 70)
print("""
真實用戶反饋：
? 用戶A："你推薦的'海淀區(qū)科技園小區(qū)'，我在地圖上找了半小時沒找到！"
? 用戶B："你說5800元/月？我去鏈家一看，這個區(qū)域兩居室至少8500起！"
? 用戶C："13號線龍澤站到中關(guān)村軟件園40分鐘？我實際通勤1小時15分！"
? 用戶D："什么'小區(qū)自帶健身房'？這個樓是1995年的老破小，哪來的健身房？"
""")
print("\n【問題本質(zhì)】")
print("→ AI在'回憶'訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的房產(chǎn)信息")
print("→ 小區(qū)名可能是多個真實小區(qū)的'統(tǒng)計平均'")
print("→ 價格是幾年前的歷史數(shù)據(jù)")
print("→ 通勤時間憑'經(jīng)驗'估算，未考慮換乘、步行")
print("→ 配套設(shè)施純屬'聽起來合理'的編造")
print("\n【引出問題】")
print("這不是AI不夠聰明，而是它被困在了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時空里。")
print("就像讓一個2020年穿越來的人，給你推薦2024年的房子。")
return answer
定義好角色Role，寫清你的問題question，直接扔給大模型，大模型就會給你答案。
邏輯：問題->大模型->答案
方法：單次調(diào)用
問題：黑盒輸出，快是真快，錯也是真的錯。任何大模型訓(xùn)練完就是，你可以理解為就是一個大的靜態(tài)數(shù)據(jù)庫，他所有回答你的問題都是由這個靜態(tài)數(shù)據(jù)庫組合出來的，所以任何具有時效性的問題大概率出錯，即使沒有實效性，因為幻覺的原因，這個答案也是幾乎不可信的。
思維鏈階段
針對上面的問題，我們就會發(fā)現(xiàn)，我們問的問題越籠統(tǒng)，越抽象，大模型回復(fù)你的答案幻覺，比如你問他“告訴我如何成為世界首富”，你得到的大概是一個扯淡的正確答案。
如何解決這個問題？很簡單，你面對一到復(fù)雜的數(shù)學(xué)題的時候是如何解決的？
逐步拆解，寫下每一步的解題思路。
def stage2_structured_thinking():
"""
改進：要求AI展示找房的思考步驟
解決了什么：
- 分析框架清晰可見
- 考慮因素更全面
仍然存在的問題：
- 思考框架是對的，但填充的數(shù)據(jù)是錯的
- 就像用正確的數(shù)學(xué)公式，代入了錯誤的數(shù)字
"""
print("\n" + "=" * 70)
print("階段二：邏輯拆解者 - '讓我仔細(xì)想想...'")
print("=" * 70)
prompt = f"""{USER_QUESTION}
請按照以下步驟思考：
步驟1：分析用戶需求的優(yōu)先級
- 哪些是硬性要求（必須滿足）？
- 哪些是軟性偏好（最好滿足）？
步驟2：確定搜索范圍
- 根據(jù)通勤要求，圈定可能的地鐵線路和站點
- 計算通勤時間是否合理
步驟3：篩選符合預(yù)算的區(qū)域
- 6000元預(yù)算在北京能租到什么區(qū)域的兩居室？
- 列出2-3個候選區(qū)域
步驟4：評估配套設(shè)施
- 檢查這些區(qū)域是否有超市和健身房
步驟5：給出推薦
- 列出具體小區(qū)名稱
- 說明推薦理由
請展示完整的思考過程。"""
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=2048,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
answer = response.content[0].text
print(f"\n【AI的思考過程】\n{answer}")
print("\n" + "=" * 70)
print("【改進點】")
print("=" * 70)
print("? 分析框架清晰：優(yōu)先級→位置→價格→配套→推薦")
print("? 考慮因素全面：通勤時間、換乘次數(shù)、步行距離都考慮到了")
print("? 推理過程可追溯：能看到AI是怎么一步步得出結(jié)論的")
print("\n【但新問題出現(xiàn)了】")
print("=" * 70)
print("""
用戶反饋：
用戶："你的分析框架很專業(yè)，但推薦的'回龍觀融澤嘉園'我在鏈家找不到啊！"
AI："讓我再確認(rèn)一下..."
用戶："還有你說的6000能租兩居，我問了中介，現(xiàn)在回龍觀兩居最少7500！"
AI："可能價格有波動..."
【問題診斷】
→ 思考框架是對的（模型能力提升）
→ 但框架里填充的還是舊數(shù)據(jù)（知識庫過時）
→ 就像用牛頓力學(xué)公式做對了，但代入的是火星的重力加速度
""")
print("\n【引出下一階段】")
print("需要一個機制：讓AI能意識到'這個數(shù)據(jù)我不確定'，然后自我檢查。")
return answer在這一階段，你的prompt已經(jīng)明確告訴大模型分析思考的步驟，最終給出按照這個思維鏈
邏輯：問題->大模型->輸出思考過程->答案
方法：仍然單次調(diào)用
問題：邏輯鏈?zhǔn)俏覀儚娭拼竽Ｐ驮诨卮饐栴}前先把問題進行步驟拆分，本質(zhì)在于降低每一步的大模型思考難度，降低每一個單一問題的幻覺，最終組合出來的問題更加的穩(wěn)定和可靠。但是我們忽略了一個問題，大模型雖然進行了更為精細(xì)的思考，但是他所有的思考都是基于大模型訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)，所以，一旦你的問題是一個實時的問題，不管如何拆分步驟的思考，都是徒勞的。
批評與自我批評
請注意，在這一步會產(chǎn)生質(zhì)變
繼上面使用思考鏈之后，得到的結(jié)果可信度大大增加，但是夠了嗎？當(dāng)然不夠！
我們在做任何決定或者作品，公之于眾之前，一定是在這個決定或者作品產(chǎn)生后，會不斷在自己大腦中重復(fù)思考，不斷的權(quán)衡自己的決定，回顧每個細(xì)節(jié)是否還有問題，對于一個合格的Agent一樣道理，在上面生成出結(jié)果之后，我們?nèi)匀恍枰竽Ｐ瓦M行自我批評和審查，確定自我質(zhì)疑和自我修正。
def stage3_self_reflection():
"""
改進：生成推薦后，進行自我審查
核心機制：
1. 第一次生成推薦
2. 切換到"批判者"模式，審查推薦
3. 基于審查結(jié)果，修正推薦
解決了什么：
- 能發(fā)現(xiàn)明顯的邏輯錯誤
- 會對不確定的信息進行標(biāo)注
仍然的問題：
- 審查和修正仍基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)
- 無法驗證小區(qū)是否真實存在
"""
print("\n" + "=" * 70)
print("階段三：批評與自我批評者 - '等等，讓我再檢查一遍...'")
print("=" * 70)
# 步驟1：生成初始推薦（使用CoT）
print("\n[步驟1] 生成初始推薦...")
print("-" * 70)
initial_prompt = f"""{USER_QUESTION}
請給出詳細(xì)的找房推薦，包括：
1. 推薦的具體小區(qū)名稱
2. 預(yù)估租金
3. 通勤路線和時間
4. 周邊配套設(shè)施"""
response1 = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": initial_prompt}]
)
initial_answer = response1.content[0].text
print(f"初始推薦:\n{initial_answer[:400]}...\n")
# 步驟2：自我審查
print("[步驟2] 啟動自我審查模式...")
print("-" * 70)
reflection_prompt = f"""我剛才給用戶推薦了以下租房方案：
{initial_answer}
現(xiàn)在，請你作為一個嚴(yán)格的審查者，用批判性思維檢查這個推薦：
檢查清單：
1. 小區(qū)名稱：這些小區(qū)是否真實存在？我是否100%確定？
2. 價格信息：租金數(shù)據(jù)是否可能過時？當(dāng)前市場價是否會更高？
3. 通勤時間：我的計算是否考慮了換乘時間、步行時間、高峰期擁堵？
4. 配套設(shè)施：我是否確定這些設(shè)施就在小區(qū)附近？
5. 整體可信度：如果用戶按這個推薦去找房，會遇到什么問題？
請誠實地指出問題，不要回避。"""
response2 = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": reflection_prompt}]
)
reflection = response2.content[0].text
print(f"審查報告:\n{reflection}\n")
# 步驟3：基于反思修正
print("[步驟3] 基于審查修正推薦...")
print("-" * 70)
improvement_prompt = f"""原始推薦：
{initial_answer}
審查發(fā)現(xiàn)的問題：
{reflection}
請基于審查結(jié)果，生成一個改進版本：
- 對不確定的信息明確標(biāo)注
- 對可能過時的數(shù)據(jù)給出風(fēng)險提示
- 提供用戶自行驗證的方法"""
response3 = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": improvement_prompt}]
)
improved_answer = response3.content[0].text
print(f"改進后的推薦:\n{improved_answer}")
print("\n" + "=" * 70)
print("【顯著改進】")
print("=" * 70)
print("? 會主動標(biāo)注：'以下信息基于歷史數(shù)據(jù)，建議實地核實'")
print("? 會發(fā)現(xiàn)明顯錯誤：'我之前說的通勤30分鐘可能過于樂觀'")
print("? 會給出驗證方法：'建議在鏈家/貝殼查詢實時房源'")
print("\n【但核心問題依然存在】")
print("=" * 70)
print("""
對話實錄：
AI："根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，回龍觀兩居室約6000-7000元（數(shù)據(jù)可能過時）"
用戶："所以到底是6000還是7000？還是更多？"
AI："建議您在鏈家查詢實時價格"
用戶："那我要你干嘛？？？"
【問題本質(zhì)】
→ AI已經(jīng)意識到自己的信息可能過時
→ 但它只能不斷提示"建議核實"
→ 就像一個很誠實的騙子：我可能在騙你，你自己查吧
""")
print("\n【引出下一階段】")
print("AI需要學(xué)會：在不確定時，先別急著回答，而是去'查資料'。")
print("但它要按什么邏輯去查？要查哪些？這需要一個'作戰(zhàn)計劃'。")
return improved_answer在這一步事情發(fā)生了質(zhì)變，變成了交互式行動
邏輯：問題->大模型->輸出思考過程->觀察結(jié)果->反饋大模型->輸出更新答案
方法：交互式思考行動
問題：在思維鏈、工具鏈的基礎(chǔ)上，我們讓大模型和大模型進行了交互式行動，首次實現(xiàn)了大模型的內(nèi)部循環(huán)，在這一步可以認(rèn)為是標(biāo)準(zhǔn)意義上的Agent開始，但是目前存在的核心問題是數(shù)據(jù)仍舊是靜態(tài)數(shù)據(jù)，所以下一步工具鏈?zhǔn)褂?/p>
工具鏈
繼續(xù)思考鏈、自我反思之后，我們遇到的問題是原始數(shù)據(jù)勢必不能解決實時的問題，就像諸葛亮穿越到現(xiàn)在，他再聰明，你問他什么是“羅永浩西貝事件”，他也不可能知道。所以在Agent中如何解決這個問題，就是工具鏈。
這個很簡單，每個不同的Agent需要的工具鏈不同，以我們找房的例子來看，基礎(chǔ)的工具就是瀏覽器使用。
這部分相當(dāng)于是大模型的能力擴展，給到大模型對應(yīng)的接口和使用方法，讓大模型通過你的一系列工具能夠獲得最新的或者你們內(nèi)部的數(shù)據(jù)，然后繼續(xù)執(zhí)行上面的思維鏈。
def stage5_react_with_tools():
"""
終極形態(tài)：Think -> Act -> Observe 循環(huán)
核心突破：
- AI不再困在訓(xùn)練數(shù)據(jù)里
- 可以調(diào)用真實世界的工具獲取最新信息
- 根據(jù)真實反饋動態(tài)調(diào)整策略
這才是從Chatbot到Agent的質(zhì)變
"""
print("\n" + "=" * 70)
print("階段四：完整的人 - '讓我查一查最新情況'")
print("=" * 70)
# 定義AI可用的工具
tools = [
{
"name": "search_subway_commute",
"description": "查詢從某地鐵站到目標(biāo)地點的真實通勤時間（考慮換乘、步行、高峰期）",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"from_station": {"type": "string", "description": "起始地鐵站"},
"to_location": {"type": "string", "description": "目標(biāo)位置"}
},
"required": ["from_station", "to_location"]
}
},
{
"name": "search_rental_prices",
"description": "查詢指定地鐵站周邊的最新租房價格（來自鏈家/貝殼等平臺）",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"station": {"type": "string", "description": "地鐵站名"},
"room_type": {"type": "string", "description": "戶型，如'兩居室'"},
"max_price": {"type": "number", "description": "最高預(yù)算"}
},
"required": ["station", "room_type"]
}
},
{
"name": "search_community_info",
"description": "查詢具體小區(qū)的詳細(xì)信息（建筑年代、配套設(shè)施、真實照片等）",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"community_name": {"type": "string", "description": "小區(qū)名稱"},
"station": {"type": "string", "description": "所屬地鐵站"}
},
"required": ["community_name", "station"]
}
},
{
"name": "search_nearby_facilities",
"description": "查詢小區(qū)周邊的配套設(shè)施（超市、健身房、餐飲等）",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"community_name": {"type": "string", "description": "小區(qū)名稱"},
"facility_types": {"type": "array", "items": {"type": "string"}, "description": "設(shè)施類型"}
},
"required": ["community_name", "facility_types"]
}
}
]
# 模擬工具執(zhí)行（實際應(yīng)調(diào)用真實API）
def execute_tool(tool_name: str, tool_input: dict) -> str:
"""模擬真實世界的工具返回"""
if tool_name == "search_subway_commute":
return f"""【高德地圖實時數(shù)據(jù) - {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}】
從 {tool_input['from_station']} 到 {tool_input['to_location']}:
- 工作日早高峰（8:00-9:00）：預(yù)計52分鐘
路線：{tool_input['from_station']} → 換乘1次 → 步行800米
- 工作日平峰期（10:00-17:00）：預(yù)計43分鐘
- 周末：預(yù)計40分鐘
注意：以上為門到門時間，包含步行和等待。"""
elif tool_name == "search_rental_prices":
return f"""【鏈家租房數(shù)據(jù) - {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}】
{tool_input['station']} 周邊{tool_input['room_type']}租金情況：
在租房源（15套）：
? 價格范圍：7200-9500元/月
? 中位數(shù)：8100元/月
? 最便宜房源：7200元/月（龍澤苑西區(qū)，6樓，55㎡，2000年建）
? 性價比推薦：7800元/月（北郊農(nóng)場社區(qū)，3樓，68㎡，2005年建，精裝修）
預(yù)算{tool_input.get('max_price', '未指定')}元現(xiàn)狀：
→ 當(dāng)前市場價超出預(yù)算約20-30%
→ 建議：考慮降低其他條件（如遠(yuǎn)一站地鐵）或合租"""
elif tool_name == "search_community_info":
return f"""【貝殼小區(qū)詳情 - {tool_input['community_name']}】
基本信息：
? 建筑年代：2005年
? 建筑類型：板樓
? 物業(yè)費：1.2元/㎡/月
? 供暖方式：集中供暖
? 車位情況：地上車位，200元/月
戶型特點：
? 兩居室主力面積：60-75㎡
? 南北通透戶型占比：65%
? 采光評價：★★★★☆ (4.2分，基于128條真實評價)
小區(qū)環(huán)境：
? 綠化率：35%
? 樓間距：舒適
? 居住人群：上班族為主
? 噪音水平：較安靜
【真實租客評價精選】
"采光確實不錯，南北通透戶型夏天不開空調(diào)也涼快" - 2024年3月
"離地鐵站步行需要12分鐘，比想象中遠(yuǎn)一點" - 2024年5月"""
elif tool_name == "search_nearby_facilities":
types = tool_input.get('facility_types', [])
return f"""【大眾點評/高德地圖 - {tool_input['community_name']}周邊配套】
{'超市' if '超市' in types else ''}:
? 物美超市（200米，步行3分鐘）★★★★☆
? 7-11便利店（小區(qū)內(nèi)）24小時營業(yè)
? 永輝超市（600米，步行8分鐘）
{'健身房' if '健身房' in types else ''}:
? 樂刻運動（400米）月卡199元，24小時營業(yè) ★★★★☆
? 中體倍力（800米）年卡2800元，設(shè)施較新 ★★★★★
餐飲：
? 小區(qū)周邊餐廳：23家
? 外賣配送范圍：優(yōu)秀（美團/餓了么平均15分鐘送達）
【綜合生活便利度評分】★★★★☆ (4.3/5.0)"""
return f"工具 {tool_name} 執(zhí)行完成"
# ReAct 循環(huán)
print("\n【ReAct循環(huán)開始】")
print("=" * 70)
conversation_history = []
max_iterations = 6
initial_prompt = f"""{USER_QUESTION}
你現(xiàn)在有工具可以調(diào)用，可以查詢真實的最新信息。
請按照 Think → Act → Observe 循環(huán)工作：
1. Think：思考現(xiàn)在需要什么信息
2. Act：調(diào)用工具獲取真實數(shù)據(jù)
3. Observe：分析工具返回的結(jié)果
4. 重復(fù)循環(huán)，直到有足夠信息給出可靠推薦
開始吧！"""
conversation_history.append({"role": "user", "content": initial_prompt})
for iteration in range(max_iterations):
print(f"\n{'▼' * 35}")
print(f" 循環(huán)第 {iteration + 1} 輪")
print(f"{'▼' * 35}")
# AI的思考和行動
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
tools=tools,
messages=conversation_history
)
# 檢查是否需要調(diào)用工具
if response.stop_reason == "tool_use":
# 提取思考內(nèi)容和工具調(diào)用
text_blocks = [block.text for block in response.content if hasattr(block, "text")]
tool_uses = [block for block in response.content if block.type == "tool_use"]
# 顯示AI的思考過程
if text_blocks:
print(f"\n [Think] AI的思考:")
print(f" {text_blocks[0][:300]}...")
# 將AI的響應(yīng)加入歷史
conversation_history.append({
"role": "assistant",
"content": response.content
})
# 執(zhí)行所有工具調(diào)用
tool_results = []
for tool_use in tool_uses:
print(f"\n [Act] 調(diào)用工具: {tool_use.name}")
print(f" 參數(shù): {json.dumps(tool_use.input, ensure_ascii=False, indent=2)}")
# 執(zhí)行工具
result = execute_tool(tool_use.name, tool_use.input)
print(f"\n? [Observe] 工具返回:")
print(f" {result[:400]}...")
tool_results.append({
"type": "tool_result",
"tool_use_id": tool_use.id,
"content": result
})
# 將工具結(jié)果加入歷史
conversation_history.append({
"role": "user",
"content": tool_results
})
else:
# 沒有更多工具調(diào)用，得到最終答案
final_answer = response.content[0].text
print(f"\n{'=' * 70}")
print(