写在前面

如果你是一位大模型应用工程师、后端工程师，或者 AI 产品技术负责人，你可能已经体验过这样的场景：

• 你用 GPT-4 写了一个"智能客服"，Demo 效果惊艳，但上线后用户投诉"答非所问"
• 你让 LLM 自动生成代码，10 次有 8 次能跑，但剩下 2 次会生成完全错误的逻辑
• 你尝试让 Agent 自动执行复杂任务，结果它要么"想太多"陷入死循环，要么"想太少"直接放弃

这些问题的本质是：大模型本身是不可靠的，但业务需要可交付的系统。

这个系列不是教你如何调用 OpenAI API，也不是介绍 LangChain / AutoGPT 的使用教程。这个系列要解决的核心问题是：

如何把一个"不可靠的大模型"，变成一个"可交付的 Agent 系统"？

---

一、什么是 Agent？（工程视角）

1.1 Agent 不是对话机器人

很多人第一次接触 Agent 时，会把它理解成"更智能的对话机器人"。但这是一个误解。

对话机器人的核心能力是：

• 理解用户输入
• 生成合适的回复
• 维持对话上下文

Agent 的核心能力是：

• 规划（Planning）：把复杂任务拆解成可执行步骤
• 执行（Tool Calling）：调用外部工具完成具体任务
• 状态管理（State）：追踪任务执行进度和中间结果
• 记忆（Memory）：记住历史信息和用户偏好
• 反思（Reflection）：评估执行结果，必要时调整计划
• 评估（Eval）：验证任务是否完成，结果是否正确

简单来说：

• 对话机器人是"回答问题"
• Agent 是"完成任务"

1.2 Agent 的工程定义

从工程角度，我给 Agent 下一个明确的定义：

Agent 是一个在明确业务目标下，具备自主规划、工具调用、状态管理、记忆、反思、评估能力的任务执行系统。

这个定义有几个关键点：

1. 明确业务目标：Agent 不是"万能助手"，而是为特定业务场景设计的
2. 自主规划：Agent 能够把复杂任务拆解成步骤，而不是简单的 if-else
3. 工具调用：Agent 能够调用外部 API、数据库、搜索引擎等工具
4. 状态管理：Agent 能够追踪任务进度，知道"我现在在哪一步"
5. 记忆：Agent 能够记住历史信息，避免重复询问
6. 反思：Agent 能够评估自己的执行结果，必要时调整计划
7. 评估：Agent 能够判断任务是否完成，结果是否符合预期

1.3 什么不是 Agent？

为了更清晰地理解 Agent，我们也需要明确"什么不是 Agent"：

❌ 单纯的 LLM 调用：只调用 GPT-4 生成文本，没有规划和工具调用
❌ 固定流程的自动化：用 if-else 写死的流程，没有自主规划能力
❌ 简单的 RAG 系统：只是检索 + 生成，没有复杂任务拆解
❌ 对话机器人：只是回答问题，不执行任务

---

二、为什么 Agent 在工程中会失败？

在过去一年的实践中，我见过太多"看起来很美"的 Agent 项目最终失败。失败的原因通常不是"技术不够先进"，而是"工程能力不足"。

2.1 典型失败场景

场景 1：Planning 失控

• Agent 把一个简单任务拆解成 20 个步骤
• 执行到第 10 步时发现前面的步骤有问题
• 重新规划，陷入死循环

场景 2：Tool 调用失败

• Agent 调用外部 API，但 API 超时
• Agent 没有重试机制，直接放弃任务
• 用户看到的是"任务失败"，但不知道为什么

场景 3：Context 爆炸

• Agent 执行长流程任务，历史对话越来越长
• Token 超出限制，LLM 调用失败
• Agent 丢失关键信息，重新开始

场景 4：幻觉输出

• Agent 生成了一个看起来合理的 Plan
• 但 Plan 中的某个步骤根本无法执行
• Agent 执行失败，但不知道如何调整

场景 5：成本失控

• Agent 每次执行都调用 10 次 LLM
• 每次调用消耗 5000 tokens
• 成本迅速爆炸，业务无法承受

2.2 失败的本质原因

这些失败场景的本质原因是：

1. 缺少容错机制：没有考虑 LLM 调用失败、Tool 超时、幻觉输出等异常情况
2. 缺少状态管理：不知道任务执行到哪一步，无法恢复
3. 缺少边界控制：Planning 没有深度限制，Context 没有长度限制
4. 缺少质量保证：没有 Eval 机制，不知道任务是否真的完成
5. 缺少成本控制：没有考虑 LLM 调用次数和 Token 消耗

---

三、这个系列要解决什么问题？

这个系列的目标是：让你能够从零开始，构建一个可交付的 Agent 系统。

3.1 系列路线图

整个系列共 8 篇，覆盖从单 Agent 到多 Agent，再到生产级系统的完整路径：

第 1 篇：总纲（本篇）

• Agent 的工程定义
• 为什么 Agent 会失败
• 系列路线图和场景说明

第 2 篇：单体 Agent MVP

• 从需求到可执行结果
• Prompt 基本结构
• Tool 调用
• 最小 State Loop
• 🎯 目标：读者第一次跑通一个 Agent

第 3 篇：Planning

• 复杂任务如何被拆成可执行步骤
• Planning Prompt 设计
• Plan Schema 定义
• Plan 校验、失败与重试
• 🎯 目标：读者第一次感受到"Agent 在想什么"

第 4 篇：单 Agent 的复杂化上限

• 什么时候单 Agent 还能扛
• 什么时候必须拆成多 Agent
• 多轮对话、长流程、动态重规划
• 明确"不可控信号"
• 🎯 目标：建立"何时拆分"的判断标准

第 5 篇：Memory & Context

• Agent 为什么会记住，又为什么会忘
• Context Window 管理
• Summary Memory
• 关键事实记忆
• 🎯 目标：解决"Context 爆炸"问题

第 6 篇：多 Agent 协作

• 从一个人，到一个虚拟团队
• Manager / Worker 模式
• Pipeline 模式
• 🎯 目标：读者第一次搭建多 Agent 系统

第 7 篇：多 Agent 架构

• 通信、共享状态与冲突处理
• 消息协议
• Shared Store
• 仲裁逻辑
• Human-in-the-loop
• 🎯 目标：掌握多 Agent 的技术架构

第 8 篇：Eval & 生产级能力

• Agent 如何被验证、监控和兜底
• Eval 用例设计
• 回归测试
• 错误分类
• 降级 / 人工兜底
• 最小生产架构
• 🎯 目标：让 Agent 真正可交付

3.2 每篇文章的结构

每篇文章都会遵循以下结构：

1. 问题导向：这篇要解决什么工程问题？
2. 最小方案：给出最小可落地方案（而非最优方案）
3. 完整 Demo：提供可运行的代码示例
4. Eval 用例：如何验证这个方案是否有效
5. Checklist：实施时的关键检查点
6. 成本分析：这个方案的成本是多少，在什么规模下会爆炸
7. 迁移指南：如何将这个方案迁移到你的业务

---

四、贯穿场景：房产购房决策 Agent

4.1 为什么选择房产场景？

这个系列会使用一个统一的场景：房产购房决策 Agent。

我选择这个场景的原因是：

1. 信息密集：涉及房价、政策、学区、交通、贷款等多维度信息
2. 强流程：从需求分析 → 区域筛选 → 房源对比 → 风险评估，有明确的流程
3. 多角色：可以拆分成"研究员"、“分析师”、"风险顾问"等多个 Agent
4. 非结构化 + 结构化：既有结构化数据（房价、面积），也有非结构化信息（政策、评价）
5. 贴近真实商业决策：这是一个真实的、高价值的决策场景

4.2 场景说明（重要）

⚠️ 重要声明：

本系列中的"房产 Agent"不是教你做房产系统，而是借一个"复杂但可理解的决策场景"来讲 Agent 工程。

为了让读者能够快速复现，我做了以下简化：

1. 所有 API 都是 Mock 的：不需要真实的房产数据接口
2. 政策 / 税费一律简化成规则文件：不涉及复杂的房产业务逻辑
3. 只保留核心数据字段：价格、位置、学区、面积、交通
4. 只保留核心规则：预算匹配、学区匹配、通勤时间

你需要关注的是：

• Agent 如何拆解任务
• Agent 如何调用工具
• Agent 如何管理状态
• Agent 如何处理异常

你不需要关注的是：

• 房产业务的细节
• 真实的房产数据
• 复杂的政策规则

4.3 场景示例

用户输入：

我想在北京买房，预算 500-600 万，需要考虑孩子上学（小学），
我在国贸上班，希望通勤时间不超过 1 小时。

Agent 需要做什么：

1. 理解用户需求（预算、学区、通勤）
2. 拆解任务（区域筛选 → 房源查询 → 学区匹配 → 通勤计算 → 风险评估）
3. 调用工具（房源 API、学区 API、地图 API）
4. 对比分析（多个区域、多个房源）
5. 生成报告（推荐方案 + 风险提示）

在后续的文章中，我们会一步步实现这个 Agent。

---

五、技术栈说明

5.1 编程语言

本系列使用 Python 作为主要编程语言，原因是：

• Python 是大模型应用的主流语言
• 生态丰富（LangChain、LlamaIndex、OpenAI SDK）
• 代码简洁，易于理解

5.2 LLM 选择

本系列使用 OpenAI GPT-4 作为主要 LLM，但所有代码都会设计成"LLM 无关"的，你可以轻松替换成：

• Claude
• Gemini
• 国产大模型（通义千问、文心一言、智谱 GLM）

5.3 框架选择

本系列不依赖任何 Agent 框架（如 LangChain、AutoGPT），原因是：

• 框架会隐藏很多细节，不利于理解 Agent 的工程原理
• 框架的抽象可能不适合你的业务场景
• 从零实现可以让你完全掌握每一个环节

但在系列的最后，我会讨论"如何选择和使用 Agent 框架"。

5.4 代码示例

所有代码示例都在 house_case 目录下，每篇文章对应一个独立的子目录：

• 完整的代码实现
• Mock 数据
• 运行说明

---

六、如何使用这个系列？

6.1 适合谁？

这个系列适合：

• 大模型应用工程师：想要构建可交付的 Agent 系统
• 后端工程师：想要了解 Agent 的工程实现
• AI 产品技术负责人：想要评估 Agent 的技术可行性

这个系列不适合：

• 完全没有编程经验的人
• 只想了解 Agent 概念的人
• 想要"一键生成 Agent"的人

6.2 如何阅读？

建议阅读顺序：

1. 按顺序阅读，不要跳过
2. 每篇文章都跑一遍 Demo
3. 尝试修改 Demo，看看会发生什么
4. 思考"如何迁移到我的业务"

每篇文章的时间投入：

• 阅读：30-45 分钟
• 跑 Demo：15-30 分钟
• 思考和实践：1-2 小时

整个系列的时间投入：

• 如果只是阅读：6-8 小时
• 如果跑完所有 Demo：12-16 小时
• 如果要迁移到自己的业务：40-80 小时

6.3 如何提问？

如果你在阅读或实践过程中遇到问题，可以：

1. 在 GitHub 仓库提 Issue
2. 在文章评论区留言
3. 加入读者交流群（见文末）

---

七、下一篇预告

下一篇文章，我们会实现第一个可运行的 Agent：

《单体 Agent MVP：从需求到可执行结果》

你会学到：

• 如何设计 Agent 的 Prompt
• 如何让 Agent 调用工具
• 如何实现最小的 State Loop
• 如何跑通第一个房产分析 Agent

核心代码不超过 200 行，但会让你真正理解 Agent 的运行原理。

---

八、写在最后

Agent 不是魔法，也不是玩具。它是一个需要严肃对待的工程系统。

这个系列不会告诉你"Agent 能做什么"，而是告诉你"Agent 为什么会失败，以及如何让它不失败"。

如果你准备好了，让我们开始这段旅程。

---

---

下一篇：《单体 Agent MVP：从需求到可执行结果》