AI Agent 开发入门：从概念到落地的实战指南

全球 AI Agent 市场规模预计将从 2024 年的 52 亿美元增长到 2034 年的近 2000 亿美元。57% 的企业已在生产环境使用 AI Agent。

这篇文章整理了我们团队在 Agent 开发中的核心经验。

什么是 AI Agent

普通 AI：一问一答，被动响应。

AI Agent：给定目标，自主规划、调用工具、执行任务。

核心区别：普通 AI 是"应答器"，Agent 是"执行者"。

Agent 核心架构

ReAct 模式

ReAct（Reasoning + Acting）是主流的 Agent 工作模式：

示例：用户问"帮我分析竞品 A 的动态"

工具调用要点

工具定义示例

{
  "name": "search_web",
  "description": "搜索互联网获取最新信息",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "query": { "type": "string", "description": "搜索关键词" }
    },
    "required": ["query"]
  }
}

常见踩坑

记忆系统

短期记忆

对话历史 → 塞入 prompt（注意 token 限制）

长期记忆（RAG）

如果你对 RAG 系统搭建感兴趣，可以了解我们的 AI 应用开发服务。

多智能体协作

复杂任务可拆分给多个专业 Agent：

优势：每个 Agent 的 prompt 更专注，工具集更精简，准确率更高。

技术选型

落地建议

核心原则：先跑通最小闭环，再逐步扩展。

总结

AI Agent 正在从"回答问题"走向"解决问题"。核心是三件事：

1. Brain：选对 LLM，写好 Prompt
2. Tools：工具描述清晰，错误处理完善
3. Memory：RAG 让 Agent 拥有专属知识