AI 智能體革命才剛剛開始。雖然炒作是真實(shí)的，但機(jī)遇也是真實(shí)的。通過遵循本指南并避免常見陷阱，你今天就可以構(gòu)建出能夠交付真正價(jià)值的智能體，同時(shí)為即將到來(lái)的自主未來(lái)做好準(zhǔn)備。

??內(nèi)容提要

AI 智能體是能夠自主決策并采取行動(dòng)以完成任務(wù)的系統(tǒng)。與聊天機(jī)器人不同，它們不遵循預(yù)定義的工作流程——它們會(huì)進(jìn)行推理、規(guī)劃、使用工具并動(dòng)態(tài)適應(yīng)。本指南將通過真實(shí)示例和代碼，向你具體展示如何使用如 LangChain 和 AutoGen 等現(xiàn)代框架來(lái)構(gòu)建可工作的智能體。

2025 年正被譽(yù)為"AI 智能體之年"，其在企業(yè)中的應(yīng)用正在加速。微軟 CEO 薩提亞·納德拉稱其為一根本性轉(zhuǎn)變："請(qǐng)將智能體視為 AI 時(shí)代的應(yīng)用。"但問題在于——大多數(shù)教程向你展示的都是偽裝成智能體的聊天機(jī)器人，或者更糟的是，那些在演示中有效但在生產(chǎn)環(huán)境中失敗的復(fù)雜系統(tǒng)。
在構(gòu)建了多個(gè)生產(chǎn)級(jí)智能體并分析了最新框架之后，我將確切地向你展示如何創(chuàng)建真正有效的 AI 智能體。不摻水分，不搞噱頭——只有由真實(shí)代碼和經(jīng)過驗(yàn)證的架構(gòu)支持的實(shí)踐實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。

AI 智能體與聊天機(jī)器人有何不同？

讓我們立刻澄清這一點(diǎn)。智能體沒有預(yù)定義的工作流程——它不僅僅是遵循第一步、第二步、第三步。相反，它會(huì)在不確定的步驟數(shù)量中動(dòng)態(tài)做出決策，并根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整。

特性	傳統(tǒng)聊天機(jī)器人	AI 智能體
決策能力	遵循預(yù)定義規(guī)則	自主決策
工作流程	固定的、線性的步驟	動(dòng)態(tài)的、自適應(yīng)的規(guī)劃
記憶	僅限于會(huì)話	跨任務(wù)持久化
工具使用	無(wú)或硬編碼	動(dòng)態(tài)選擇和使用工具
錯(cuò)誤處理	失敗或請(qǐng)求幫助	嘗試替代方法

真實(shí)示例： 要求一個(gè)聊天機(jī)器人"預(yù)訂下周二飛往紐約的航班"，它要么會(huì)失敗，要么會(huì)向你詢問更多信息。而一個(gè)智能體會(huì)檢查你的日歷、搜索航班、比較價(jià)格，甚至處理預(yù)訂——根據(jù)發(fā)現(xiàn)的情況調(diào)整其方法。

每個(gè) AI 智能體所需的 5 個(gè)核心組件

基于廣泛的研究和生產(chǎn)部署，每個(gè)可工作的 AI 智能體都需要以下五個(gè)組件：

1. 大語(yǔ)言模型 - 大腦

LLM 充當(dāng)推理引擎。在 2025 年，你有多種優(yōu)秀選擇（參見我們的詳細(xì)比較）：

• Claude 4 Opus： 最適合復(fù)雜推理和擴(kuò)展思考
• GPT-4.1： 在編碼和工具使用方面表現(xiàn)出色，擁有 100 萬(wàn)令牌上下文
• Gemini 2.5 Pro： 強(qiáng)大的多模態(tài)能力

?? 專業(yè)提示： 不要默認(rèn)使用最昂貴的模型。對(duì)于智能體任務(wù)，每百萬(wàn)令牌 2 美元的 GPT-4.1-mini 通常表現(xiàn)不俗，尤其是在結(jié)合良好提示的情況下。

2. 記憶系統(tǒng) - 上下文

由于 LLM 默認(rèn)是無(wú)狀態(tài)的，你需要管理它們的歷史和上下文。現(xiàn)代框架提供幾種記憶類型：

# 示例：LangChain 記憶實(shí)現(xiàn)
from langchain.memory import ConversationSummaryBufferMemory
memory = ConversationSummaryBufferMemory(
    llm=llm,
    max_token_limit=2000,
    return_messages=True
)
# 智能體現(xiàn)在可以跨多次交互進(jìn)行記憶

記憶類型：

• 緩沖區(qū)記憶： 存儲(chǔ)原始對(duì)話歷史
• 摘要記憶： 壓縮長(zhǎng)對(duì)話
• 實(shí)體記憶： 跟蹤特定實(shí)體及其屬性
• 知識(shí)圖譜記憶： 構(gòu)建概念間的關(guān)系

3. 工具 - 雙手

工具允許你的智能體與外部世界交互。正確的工具配置與提示工程同等重要。

# 示例：定義一個(gè)用于網(wǎng)絡(luò)搜索的工具
from langchain.tools import Tool
def search_web(query: str) -> str:
    """搜索網(wǎng)絡(luò)以獲取最新信息。"""
    # 此處為實(shí)現(xiàn)代碼
    return search_results
web_search_tool = Tool(
    name="WebSearch",
    func=search_web,
    description="搜索網(wǎng)絡(luò)以獲取最新信息。當(dāng)你需要最新數(shù)據(jù)時(shí)使用。"
)

?? 關(guān)鍵點(diǎn)： 你的工具描述直接影響智能體性能。要具體說(shuō)明何時(shí)以及如何使用每個(gè)工具。模糊的描述會(huì)導(dǎo)致工具選擇不當(dāng)。

4. 規(guī)劃系統(tǒng) - 策略

智能體必須能夠提前規(guī)劃和思考。2025 年最成功的方法是 ReAct 范式（推理 + 行動(dòng)）：

# ReAct 風(fēng)格智能體循環(huán)
while not task_complete:
    # 1. 觀察當(dāng)前狀態(tài)
    observation = get_current_state()
   
    # 2. 思考下一步行動(dòng)
    thought = llm.think(f"給定 {observation}，我下一步該做什么？")
   
    # 3. 決定行動(dòng)
    action = llm.decide_action(thought, available_tools)
   
    # 4. 執(zhí)行行動(dòng)
    result = execute_action(action)
   
    # 5. 反思結(jié)果
    reflection = llm.reflect(result)
   
    # 更新狀態(tài)并繼續(xù)

5. 執(zhí)行循環(huán) - 引擎

執(zhí)行循環(huán)負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)一切。現(xiàn)代框架以不同方式處理此問題：

• LangChain/LangGraph： 使用基于圖的執(zhí)行模型
• AutoGen： 實(shí)現(xiàn)事件驅(qū)動(dòng)的參與者模型
• CrewAI： 專注于基于角色的智能體協(xié)作

逐步指南：構(gòu)建你的第一個(gè)可工作智能體

讓我們構(gòu)建一個(gè)能夠研究主題并撰寫報(bào)告的實(shí)用智能體。此示例展示了所有五個(gè)核心組件的實(shí)際運(yùn)作。

步驟 1：設(shè)置環(huán)境

# 安裝所需的包
pip install langchain langchain-openai tavily-python
# 設(shè)置環(huán)境變量
export OPENAI_API_KEY="你的密鑰"
export TAVILY_API_KEY="你的密鑰"

步驟 2：初始化核心組件

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain.tools import Tool
from langchain import hub
# 1. 初始化 LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1-mini", temperature=0)
# 2. 設(shè)置記憶
memory = ConversationBufferMemory(
    memory_key="chat_history",
    return_messages=True
)
# 3. 配置工具
search = TavilySearchResults(max_results=5)
tools = [
    Tool(
        name="Search",
        func=search.run,
        description="搜索關(guān)于任何主題的最新信息。返回相關(guān)結(jié)果。"
    )
]
# 4. 加載 ReAct 提示（處理規(guī)劃）
prompt = hub.pull("hwchase17/react")

步驟 3：創(chuàng)建智能體

# 創(chuàng)建 ReAct 智能體
agent = create_react_agent(
    llm=llm,
    tools=tools,
    prompt=prompt
)
# 5. 設(shè)置執(zhí)行循環(huán)
agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent,
    tools=tools,
    memory=memory,
    verbose=True,  # 查看智能體的思考過程
    handle_parsing_errors=True,
    max_iterations=10  # 防止無(wú)限循環(huán)
)

步驟 4：運(yùn)行你的智能體

# 示例：研究并報(bào)告 AI 智能體
result = agent_executor.invoke({
    "input": "研究 2025 年 7 月 AI 智能體的最新發(fā)展，并撰寫一份簡(jiǎn)要報(bào)告，重點(diǎn)介紹前 3 大趨勢(shì)。"
})
print(result["output"])

? 成功關(guān)鍵： 該智能體將自主搜索多次，綜合信息，并生成連貫的報(bào)告。它并非遵循腳本——而是根據(jù)發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容動(dòng)態(tài)決定搜索什么。

真正提升性能的高級(jí)技巧

在分析了數(shù)千次智能體交互后，以下是真正能提高智能體性能的技巧：

1. 問題分解優(yōu)于角色扮演

• 無(wú)效的方法： 角色提示（例如，"你是一位專家研究員……"）對(duì)準(zhǔn)確性影響甚微或沒有影響。
• 有效的方法： 要求智能體將問題分解為子任務(wù)：

decomposition_prompt = """
    將此任務(wù)分解為更小的步驟：
      1. 首先，識(shí)別關(guān)鍵組成部分
      2. 然后，分別處理每個(gè)組成部分
      3. 最后，綜合結(jié)果
    任務(wù)：{task}
"""

2. 自我批評(píng)與反思

添加自我批評(píng)步驟能顯著提高輸出質(zhì)量：

reflection_prompt = """
審查你之前的回應(yīng)并識(shí)別：
1. 任何邏輯錯(cuò)誤或不一致之處
2. 遺漏的重要信息
3. 可以更清晰的領(lǐng)域
之前的回應(yīng)：{response}
"""

3. 上下文重于指令

上下文的重要性被嚴(yán)重低估。僅僅提供更多相關(guān)的背景信息，比復(fù)雜的提示技術(shù)更能提高性能：

# 效果較差
prompt = "寫一份關(guān)于 AI 智能體的報(bào)告"
# 效果更好
prompt = """寫一份關(guān)于 AI 智能體的報(bào)告。
上下文：AI 智能體是可以規(guī)劃并執(zhí)行任務(wù)的自主系統(tǒng)。
它們與聊天機(jī)器人的不同之處在于做出動(dòng)態(tài)決策而非遵循腳本。
關(guān)鍵框架包括 LangChain、AutoGen 和 CrewAI。
該報(bào)告面向熟悉 AI 概念的技術(shù)讀者。
"""

導(dǎo)致 AI 智能體失效的常見錯(cuò)誤

以下是我反復(fù)看到的常見錯(cuò)誤：

1. 無(wú)限循環(huán)且無(wú)限制

始終設(shè)置 max_iterations： 智能體可能陷入循環(huán)。設(shè)置合理的限制并實(shí)現(xiàn)超時(shí)處理。

2. 工具描述不清

# 差：描述模糊
Tool(name="search", description="搜索東西")
# 好：包含用例的具體描述
Tool(
    name="WebSearch",
    description="搜索網(wǎng)絡(luò)以獲取最新信息。用于：近期新聞、時(shí)事、事實(shí)數(shù)據(jù)、公司信息。返回 5 個(gè)最相關(guān)的結(jié)果。"
)

3. 忽略錯(cuò)誤狀態(tài)

智能體會(huì)遇到錯(cuò)誤。要為它們做好計(jì)劃：

try:
    result = agent_executor.invoke({"input": user_query})
except Exception as e:
    # 不要只是失敗 - 幫助智能體恢復(fù)
    recovery_prompt = f"先前的操作因錯(cuò)誤而失敗：{e}。請(qǐng)嘗試另一種方法。"
    result = agent_executor.invoke({"input": recovery_prompt})

4. 忽視令牌成本

智能體可能快速消耗令牌。需監(jiān)控并優(yōu)化：

• 盡可能使用較小的模型（GPT-4.1-mini vs GPT-4.1）
• 對(duì)長(zhǎng)對(duì)話實(shí)施摘要記憶
• 緩存工具結(jié)果以避免重復(fù)調(diào)用

生產(chǎn)就緒的智能體架構(gòu)

對(duì)于生產(chǎn)系統(tǒng)，根據(jù)你的需求選擇架構(gòu)：

框架	最適合	架構(gòu)	關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)
LangChain + LangGraph	復(fù)雜的單一智能體	基于圖的執(zhí)行	模塊化，工具豐富
AutoGen	多智能體系統(tǒng)	事件驅(qū)動(dòng)的參與者	智能體協(xié)作
CrewAI	基于團(tuán)隊(duì)的工作流	基于角色的智能體	自然的團(tuán)隊(duì)動(dòng)態(tài)
自定義	特定需求	你的選擇	完全控制

LangChain + LangGraph 架構(gòu)

LangChain 已發(fā)展成為單智能體系統(tǒng)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。2025 年 LangGraph 的加入帶來(lái)了復(fù)雜的狀態(tài)管理：

from langgraph.graph import StateGraph, State
from typing import TypedDict
class AgentState(TypedDict):
    messages: list
    current_task: str
    completed_tasks: list
# 定義圖
workflow = StateGraph(AgentState)
# 為不同的智能體能力添加節(jié)點(diǎn)
workflow.add_node("researcher", research_node)
workflow.add_node("writer", writing_node)
workflow.add_node("reviewer", review_node)
# 定義流程
workflow.add_edge("researcher", "writer")
workflow.add_edge("writer", "reviewer")

AutoGen 多智能體架構(gòu)

微軟的 AutoGen 在你需要多個(gè)專業(yè)智能體協(xié)同工作時(shí)表現(xiàn)出色：

import autogen
# 定義專業(yè)智能體
researcher = autogen.AssistantAgent(
    name="Researcher",
    system_message="你是一名研究專家。查找并驗(yàn)證信息。"
)
writer = autogen.AssistantAgent(
    name="Writer",
    system_message="你是一名技術(shù)文檔工程師。創(chuàng)建清晰、準(zhǔn)確的內(nèi)容。"
)
critic = autogen.AssistantAgent(
    name="Critic",
    system_message="你審查工作的準(zhǔn)確性和清晰度。要有建設(shè)性但要徹底。"
)

可工作的 AI 智能體真實(shí)案例

讓我們看看當(dāng)今在生產(chǎn)環(huán)境中實(shí)際使用的智能體（查看更多真實(shí)可工作的 AI 智能體示例）：

1. 客戶服務(wù)智能體（電子商務(wù)）

該智能體自主處理完整的客戶交互（在我們的客戶服務(wù)自動(dòng)化指南中了解更多）：

• 在數(shù)據(jù)庫(kù)中檢查訂單狀態(tài)
• 處理退貨和退款
• 更新送貨地址
• 將復(fù)雜問題升級(jí)給人工處理
• 關(guān)鍵創(chuàng)新： 根據(jù)客戶需求動(dòng)態(tài)選擇使用多個(gè)專業(yè)工具（數(shù)據(jù)庫(kù)查詢、支付處理、運(yùn)輸 API）。

2. 代碼審查智能體（軟件開發(fā)）

自動(dòng)審查拉取請(qǐng)求：

• 分析代碼變更
• 運(yùn)行安全掃描
• 提出改進(jìn)建議
• 檢查是否符合編碼標(biāo)準(zhǔn)

3. 研究助手智能體（內(nèi)容創(chuàng)作）

進(jìn)行綜合研究：

• 搜索多個(gè)來(lái)源
• 事實(shí)核查信息
• 綜合發(fā)現(xiàn)
• 生成引用

AI 智能體的安全考量

?? 關(guān)鍵警告： 基于智能體的 AI 系統(tǒng)比聊天機(jī)器人更容易受到攻擊。隨著智能體開始預(yù)訂航班、發(fā)送郵件和執(zhí)行代碼，風(fēng)險(xiǎn)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

基本安全措施

• 工具權(quán)限： 為每個(gè)工具實(shí)施細(xì)粒度權(quán)限
• 操作驗(yàn)證： 對(duì)不可逆操作要求確認(rèn)
• 提示注入防御： 驗(yàn)證并清理所有輸入
• 審計(jì)日志： 記錄每個(gè)操作以確保可追溯性
• 人工監(jiān)督： 維持緊急停止開關(guān)和審批工作流

# 示例：安全的工具執(zhí)行
def execute_with_permission(action, requires_approval=True):
    if requires_approval and action.risk_level == "high":
        approval = request_human_approval(action)
        if not approval:
            return "操作被安全策略拒絕"
   
    # 記錄操作
    audit_log.record(action, user, timestamp)
   
    # 帶超時(shí)執(zhí)行
    return execute_with_timeout(action, timeout=30)

測(cè)試和調(diào)試 AI 智能體

測(cè)試智能體需要不同于傳統(tǒng)軟件的方法：

1. 基于場(chǎng)景的測(cè)試

# 測(cè)試各種場(chǎng)景
test_scenarios = [
    {
        "input": "預(yù)訂明天飛往紐約的航班",
        "expected_tools": ["calendar_check", "flight_search", "price_compare"],
        "expected_outcome": "flight_options"
    },
    {
        "input": "取消我的訂閱并退還上個(gè)月的費(fèi)用",
        "expected_tools": ["account_lookup", "subscription_cancel", "refund_process"],
        "expected_outcome": "confirmation"
    }
]
for scenario in test_scenarios:
    result = agent_executor.invoke({"input": scenario["input"]})
    assert all(tool in result["tool_calls"] for tool in scenario["expected_tools"])

2. 調(diào)試工具

啟用詳細(xì)日志記錄以查看智能體的決策過程：

agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent,
    tools=tools,
    verbose=True,  # 顯示思考過程
    return_intermediate_steps=True  # 返回所有步驟
)

5 個(gè)即用型智能體系統(tǒng)提示

以下是為常見智能體類型準(zhǔn)備的、經(jīng)過實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)的系統(tǒng)提示：

1. 研究智能體

你是一個(gè)可以訪問網(wǎng)絡(luò)搜索和文檔分析工具的研究智能體。
對(duì)于每個(gè)研究任務(wù)：

1. 將主題分解為關(guān)鍵問題
2. 從多個(gè)來(lái)源搜索信息
3. 通過交叉引用驗(yàn)證事實(shí)
4. 將發(fā)現(xiàn)綜合成連貫的摘要
5. 為所有主張包含引用
   始終優(yōu)先考慮近期信息和權(quán)威來(lái)源。

2. 客戶支持智能體

你是一個(gè)客戶支持智能體，幫助用戶處理他們的賬戶和訂單。

可用工具： order_lookup, refund_process, ticket_create, knowledge_base_search
指南：

• 在訪問賬戶信息前始終驗(yàn)證客戶身份
• 在升級(jí)前搜索知識(shí)庫(kù)
• 要有同理心并以解決方案為導(dǎo)向
• 遇到以下情況升級(jí)至人工支持：法律問題、威脅或超出你工具范圍的請(qǐng)求

切勿對(duì)你無(wú)法直接實(shí)現(xiàn)的功能做出承諾。

3. 數(shù)據(jù)分析智能體

你是一個(gè)專長(zhǎng)于商業(yè)智能的數(shù)據(jù)分析智能體。
對(duì)于每個(gè)分析請(qǐng)求：

1. 澄清業(yè)務(wù)問題
2. 識(shí)別相關(guān)數(shù)據(jù)源
3. 使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法執(zhí)行分析
4. 可視化關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)
5. 提供可操作的建議

始終在你的分析中注明數(shù)據(jù)局限性和置信水平。

4. 代碼助手智能體

你是一個(gè)可以訪問文件系統(tǒng)和執(zhí)行工具的代碼助手智能體。
能力：

• 閱讀和分析代碼
• 提出改進(jìn)建議
• 實(shí)施更改
• 運(yùn)行測(cè)試
• 調(diào)試問題

切勿：

• 未經(jīng)明確許可刪除文件
• 修改系統(tǒng)文件
• 執(zhí)行可能有害的命令
• 在代碼中存儲(chǔ)憑證

在進(jìn)行重大更改前始終創(chuàng)建備份。

5. 內(nèi)容創(chuàng)作智能體

你是一個(gè)專注于病毒式內(nèi)容策略的內(nèi)容創(chuàng)作智能體。

流程：

1. 研究指定領(lǐng)域的趨勢(shì)話題
2. 分析成功的內(nèi)容模式
3. 生成多個(gè)內(nèi)容創(chuàng)意
4. 創(chuàng)建帶有吸引點(diǎn)的詳細(xì)內(nèi)容
5. 建議分發(fā)策略

關(guān)注真實(shí)性和價(jià)值，而非點(diǎn)擊誘餌。

未來(lái)：AI 智能體的下一步是什么？

基于當(dāng)前軌跡和內(nèi)部知識(shí)，以下是將要發(fā)生的事情：

近期（未來(lái) 6 個(gè)月）

• 視覺智能體： 能夠查看并與 UI 交互的智能體
• 語(yǔ)音優(yōu)先智能體： 自然對(duì)話取代文本界面
• 智能體市場(chǎng)： 針對(duì)特定行業(yè)的預(yù)構(gòu)建智能體
• 改進(jìn)的安全性： 內(nèi)置沙盒和權(quán)限系統(tǒng)

中期（2026 年）

• 物理世界智能體： 與機(jī)器人技術(shù)集成
• 監(jiān)管框架： 為智能體行為設(shè)定法律邊界
• 智能體間經(jīng)濟(jì)： 智能體雇傭其他智能體
• 個(gè)人 AI 操作系統(tǒng)： 管理整個(gè)數(shù)字生活的智能體

關(guān)鍵要點(diǎn)

構(gòu)建真正有效的 AI 智能體需要理解五個(gè)核心組件：用于推理的 LLM、用于上下文的記憶、用于行動(dòng)的工具、用于策略的規(guī)劃以及一個(gè)健壯的執(zhí)行循環(huán)。與聊天機(jī)器人的關(guān)鍵區(qū)別在于自主決策和動(dòng)態(tài)適應(yīng)。
從經(jīng)過驗(yàn)證的框架開始，如用于單智能體的 LangChain 或用于多智能體系統(tǒng)的 AutoGen。專注于清晰的工具描述、適當(dāng)?shù)腻e(cuò)誤處理和全面的測(cè)試。最重要的是，記住上下文和問題分解比復(fù)雜的提示技巧更重要。

AI 智能體革命才剛剛開始。雖然炒作是真實(shí)的，但機(jī)遇也是真實(shí)的。通過遵循本指南并避免常見陷阱，你今天就可以構(gòu)建出能夠交付真正價(jià)值的智能體，同時(shí)為即將到來(lái)的自主未來(lái)做好準(zhǔn)備。

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【注】本文譯自：How to Build AI Agents (Complete 2025 Guide) - Superprompt.com