當(dāng)前，我們正處在Agent開發(fā)的‘工程化轉(zhuǎn)折點’。打造一個真正“可上線”的Agent系統(tǒng)，不再只是拼接組件，而是圍繞四個核心模塊進行有機組合。

在大模型持續(xù)進化的今天，Agent 成為很多人眼中的“超級助手”，從代碼編寫到數(shù)據(jù)分析、從網(wǎng)頁問答到知識檢索，它無所不能。但如果你嘗試親自“造一個Agent”，很快會發(fā)現(xiàn)一個現(xiàn)實問題：

框架太多，套路太雜，效果卻難以復(fù)用上線。

這是因為，大多數(shù)教程和開源項目，講的是功能拼接，但真正想把Agent用于業(yè)務(wù)場景，就必須從“系統(tǒng)工程”的角度去看。

我們需要構(gòu)建的不是“智能體”，而是系統(tǒng)

不是“大模型+插件=Agent”，而是一個具有輸入、輸出、記憶與執(zhí)行能力的系統(tǒng)。這才是Agent的工程化本質(zhì)。

目前已有多個Agent框架（如LangChain、CrewAI、AutoGen、Letta、MetaGPT、LangGraph），它們可以統(tǒng)一看作是在不同方式下對Agent系統(tǒng)工程的模塊化抽象與實現(xiàn)。

一個完整Agent系統(tǒng)的四大核心模塊

下面是構(gòu)建Agent系統(tǒng)的“四大支柱模塊”，它們分別解決不同層次的問題：

1?? Memory：Agent的記憶層

負責(zé)狀態(tài)的維護與記憶。

Agent不是一次對話工具，它需要理解上下文、記住對話歷史、追蹤任務(wù)進展。這就需要一個記憶管理系統(tǒng)。

常見實踐：

• LangChain 的 ConversationBufferMemory/ SummaryMemory
• Letta 的“狀態(tài)感知式存儲”
• MemGPT 的持久型 memory chunk

記憶管理不僅僅是存儲文本，更包含對用戶意圖、任務(wù)狀態(tài)的建模與更新。

2?? Tools：Agent的行動能力

用來增強大模型的能力，讓它可以真正“做事”。

大模型擅長“說”，但不會“做”。通過工具調(diào)用，Agent才能真正與外部世界交互：查資料、調(diào)API、讀數(shù)據(jù)庫、處理Excel。

常見工具接入方式：

• LangChain 的 tool decorators
• OpenAI Function Calling
• AutoGen 的工具節(jié)點（ToolNode）
• CrewAI 的 tool worker 機制

舉例：

• 搜索引擎（Search API）
• 數(shù)據(jù)庫查詢（SQL、Vector Store）
• Web 控制器（Selenium、Playwright）
• 代碼執(zhí)行器（Code Interpreter）

3?? Control：Agent的大腦機制

決定Agent如何推理、規(guī)劃、控制執(zhí)行路徑。

如果把Memory和Tool比作Agent的“知識庫”和“手腳”，那么Control就是它的“大腦”——控制Agent的行為流程、調(diào)用順序、任務(wù)分解。

?? 常見控制機制：

• Prompt模板 + ReAct（推理+行動）
• Planner / Reasoner（LangChain 的 Plan-and-Execute）
• LangGraph 的狀態(tài)機流轉(zhuǎn)
• 多Agent協(xié)作控制（AutoGen，CrewAI）

?? 控制機制的好壞，直接影響Agent的行為是否穩(wěn)定、合理、有邊界。

4?? Environment：Agent的運行環(huán)境

Agent需要與現(xiàn)實世界交互，因此必須設(shè)計其“工作環(huán)境”。

Agent最終不是在Jupyter或Colab里運行的，而是部署到真實系統(tǒng)中。因此它需要有一個與外部系統(tǒng)打通的“環(huán)境層”。

?? 實用場景：

• Gradio / Streamlit：構(gòu)建交互頁面
• 企業(yè)微信 / Slack：企業(yè)內(nèi)部部署
• Web插件 / Chrome擴展：網(wǎng)頁問答助手
• Serverless或微服務(wù)系統(tǒng)中部署API Agent

?? Environment的設(shè)計決定了Agent是否真正能融入業(yè)務(wù)流程、服務(wù)用戶，而不是“演示用”。

?? 四大模塊之間如何協(xié)作？

一個優(yōu)秀的Agent系統(tǒng)不是模塊簡單疊加，而是通過清晰的邊界設(shè)計與調(diào)用鏈路，實現(xiàn)輸入 → 控制 → 工具調(diào)用/記憶獲取 → 輸出 → 反饋更新的閉環(huán)。

比如：

用戶輸入「請幫我查下A公司的近三年財報」 →Control模塊判斷需要搜索 + 調(diào)用財報API →Tool模塊完成請求 →Memory記錄用戶意圖和已完成的查詢?nèi)蝿?wù) →Environment層將結(jié)果反饋到網(wǎng)頁端 →用戶繼續(xù)提問或結(jié)束任務(wù)。

?? 結(jié)語：工程化設(shè)計，讓Agent從“玩具”走向“應(yīng)用”

如果你正打算構(gòu)建一個能服務(wù)真實業(yè)務(wù)場景的Agent，不妨先問自己：

• 你的Agent有記憶嗎？是持久的還是臨時的？
• 它有哪些工具能力？調(diào)用路徑是否穩(wěn)定可控？
• 它能自己決定調(diào)用哪個工具嗎？
• 它運行在哪？用戶如何使用它？

這些問題不是“加功能”，而是“構(gòu)系統(tǒng)”。

?? 真正的Agent系統(tǒng)，不是萬能的GPT工具箱，而是一個可以逐步生長、長期迭代的智能系統(tǒng)。

最后送上AI智能體開源堆棧的組件：

本文轉(zhuǎn)載自??PyTorch研習(xí)社??，作者：南七無名式