最近在交流的过程中经常被问到一个问题：你是怎么开发（构建/搭建）智能体的？
说实话，我第一次被问到这个问题一时不知道该怎么组织语言。因为我不知道我是该具体的回答用 langchain（langgraph/llamaindex/swarm等等现代化 AI 框架）通过代码的方式开发，还是使用 dify（coze）等工具直接搭建，后来我想到了一个更具体的问题：在讨论开发（构建/搭建）AI Agent 的时候，我们到底在讨论什么？
在交流中我逐渐地发现，不管是技术人员还是非技术人员，对于这一点的认知都各不相同，在文章在《The Six Levels of Agentic Behavior》中有一段话描述了我现在的感受：
Everyone’s racing to build AI agents, but ask five engineers what that actually means, and you’ll get five different answers.
本文不会介绍使用某个什么框架通过什么样的代码来完成 AI Agent 的开发，也不是讲一个 AI Agent 该具备哪些能力模块，而是想从标准化流程的角度来讲一讲我的理解： 在目前的发展阶段，如何构建一个AI Agent。
什么是AI Agent？
我们再严谨一点：在目前的发展阶段，什么是 AI Agent？
相信关于这个问题，我们在不同的各种技术或者非技术的文章中都会看到一个差不多的定义：
AI 智能体能够理解目标、做出决策，并与环境交互来完成任务。它会根据反馈调整行为，既可以独立运行，也可以作为更大系统的一部分协作。
但这里常被混进一个词：“Learning”，即“自主学习”能力，这也是讨论里经常被提到放大的一个词。在沟通项目的过程中，客户也会期望听到他们的AI Agent 是会自主学习的，“越用越聪明”。总得来讲很多人默认认为一个“成熟的”AI Agent应该具备自主学习的能力。
但是，就个人观点来讲，基于我们默认期望下，这一点过于形而上了。
我们在说到“自主学习能力”的时候，期望的是：
模型能够在完成任务的过程中吸收反馈，并以微调（fine-tuning）的方式持续优化自身表现，最终在“大模型这一大脑”层面完成能力的“蜕变”
虽然就现在的工程手段而言，技术手段上确实可以做到一边让大模型能做任务一边微调自己（online weight update)，但是在大多数生产场景里并不现实：线上学习会让模型持续变化，而没有强评估与安全治理，你很难判断每一次更新究竟是变好还是变坏，更难保证不会引入回归或安全风险。
因此，本文讨论的 AI Agent 不把“在线微调”当作前置条件。我们更关注现阶段可规模化落地的能力：在明确边界内自主决策、调用工具采取行动，并通过闭环推进任务直到满足验收或触发交接。至于“越用越契合”，目前更常见的实现方式是记忆与反馈机制：例如长期记忆（Memory）以及“在线采集—离线微调”的迭代机制（本文不展开）。
所以，AI Agent 是什么？综合 OpenAI（《A practical guide to building agents》），NVIDIA（《AI 智能体》），Anthropic （《Building effective agents》）等给出的定义，一句话总结：
AI Agent 是由大模型驱动、能在明确边界内自主决策并调用工具/采取行动，代表用户完成任务闭环的智能系统。
所以我们在开发或者搭建 AI Agent 的时候，其实是在完成一个系统的构建。
如何构建一个AI Agent
我们弄清楚定义之后，如何构建一个 AI Agent 呢？
这一点其实我也是觉得比较有意思的一点，很多人（或者文章）谈构建 Agent的时候，其实是在谈“选什么框架“，”用什么工具“，”添加什么能力“来做堆砌，看见好的工具能力就想往里放（莫名想到现在应该是单位里面很流行的”智能体平台基座“项目，典型了为了 xx 为 xx，不在我们的讨论之列）。
但是既然 AI Agent 作为一个系统，第一步，我更建议从系统架构的视角来看待这件事情：
- 判断是否真的需要 AI Agent
这里可以结合我之前的那篇文章，里面提到的为什么构建的多智能系统是“脆弱的”就可以从侧面看出一个问题：在某些场景下，需要的可能只是把流程（自动化）跑通，如果使用 Agent，就是把流程跑通升级成为了“在一个不确定的环境里做决策并承担后果”的问题。我们这里可以使用 workflow 来做一个对比，在工作流里面，路径基本确定，我们（或者大模型）只需要做的是编排与工程可靠性，相对来说会简单很多。但是在 AI Agent 中，面临复杂任务时候的多轮的自主决策和工具调用使我们需要花更多的精力来调整或者说是设计“闭环任务”的收敛边界。
我这里简单做了一个对比表格：
| 维度 | Workflow（工作流） | AI Agent |
|---|---|---|
| 路径 | 基本确定、可预先编排 | 不确定、需要边做边决定 |
| 关键能力 | 编排与工程可靠性 | 多轮决策 + 工具调用闭环 |
| 成功标准 | 流程跑完/步骤成功 | 满足验收或触发交接 |
| 风险与控制 | 风险低、可预测 | 风险高，必须护栏/确认/预算 |
| 适用场景 | 标准化、重复性流程 | 探索型、动态环境、复杂任务 |
我们真的需要 AI Agent 的自主决策吗？
- 定义任务
换句话说，我们要把“需求”明确到是有具体且清晰的验收标准的。
- 目标与成功标准是什么
- 输入边界
- 输出格式
- 约束/规则/政策
- 预算（成本/时间）
- 失败处理（重试/回滚等）
这里其实分两阶段：任务设计与 Agent 执行。任务设计阶段要把验收标准和约束讲清楚；否则就不要进入执行阶段。对于不够明确的需求，可以借鉴 Manus 这类产品的做法：先主动向用户澄清关键缺口，把信息补齐，最终收敛成一份可执行的任务 Schema，再开始让 Agent 进入闭环推进。
- 设计 AI Agent 的 State–Decide–Act–Observe–Stop 闭环
简单来说，我们可以借鉴 OODA Loop（observe–orient–decide–act）来设计 AI Agent 的行为闭环，变化为：State（显式状态）—Decide（决策）—Act（行动）—Observe（反馈与校验）—Stop（收敛/交接）。这样做的目的，是让 Agent 在不确定环境中既能推进任务，又能在满足验收或触发风险门槛时及时收敛，而不是“调用一次工具就结束”或“陷入无意义循环”。
为什么建议这么做？以一个项目中的告警排障为例：
State：目标=恢复服务；验收=错误率 < 阈值且持续 10 分钟；预算=最多 6 步；权限=仅允许只读查询与生成修复建议，禁止自动重启
Decide：优先查监控指标，而不是直接改配置
Act：调用 metrics_query
Observe：发现延迟异常，且错误码集中在某依赖上
Decide：进一步调用 log_search 验证该依赖是否超时
Act：log_search
Observe：证据充分，生成修复建议，并进入 Confirm（是否执行重启/扩容）
Stop：Confirm（将控制权交回用户）
（是不是有AI Coding 的即视感？）
在复杂场景下，我们不能依赖 Agent “一次就做对”，因为环境信息往往不完整、工具返回可能存在噪声，且部分动作具有外部副作用。闭环设计的关键在于两点：
- 明确需求的验收标准，让系统知道“什么时候算完成”；
- 设置预算与停止条件，确保在证据不足或触及风险门槛时不会盲目继续，而是及时澄清、降级或交接。
很多不好用的 AI Agent 不是“不会用工具”，而是“不会把事情做完”。它们把“调用了工具”当成完成，而不是把“满足验收标准”当成完成。要解决这个问题，需要从行为闭环入手。
- 定义工具
定义工具，其实就是在定义 AI Agent“允许怎么行动、行动如何被控制与恢复”。更具体地说，工具的本质作用，是把原本不确定、不可预测的外部动作，收敛为可治理的系统接口（tool contract）。
在多数场景下，我们并不需要过度定制工具的 schema，而是要把最关键的契约要素讲清楚：输入输出的结构、失败语义、权限边界、以及补偿（尤其是写入型动作）。只有当工具契约成立，Agent 的 Act 与 Observe 才能稳定衔接，闭环才能可靠收敛。
围绕“行动”这件事，我们其实也能切身的感觉到整个能力生态正在逐步发展补齐：
- Function Calling 解决“如何结构化地发起调用”
- MCP 解决“工具如何被标准化接入与治理”
- Agent Skills 则把“何时调用、怎么串联、如何验收与停止”的做事方法沉淀为可复用模块。 它们共同指向同一个目标：让 Agent 的行动不再是一次性集成，而是可约束、可观测、可评估、可回滚。
- 边界
这一层想解决的事很直接：别让 Agent 想干啥就干啥，把它能做的事控制在你能兜得住的范围里。因为一旦你让它开始调用工具、甚至写入外部系统，风险就不再是“答得准不准”，而是“会不会越权、会不会乱来、会不会把事情搞到没法收场”。
一般来说，边界就从三件事下手：权限、预算、确认。
权限：原则是最小权限 + 白名单：能不用的工具就别给，尤其是会写数据、会改配置的工具，必须分级授权，不能一上来就全开放。
预算：要有上限：最多跑几步、最多花多少钱、超时怎么办、是不是在死循环里打转——这些都要能卡住，不然它一旦陷进去就是无止境尝试和成本爆炸。
确认：凡是不可逆或者风险高的动作，都必须停下来让人点头，比如付款、删除、发消息、改配置、提交变更这类。
- 可观测
Agent 到底靠不靠谱，很多时候不是看 Demo 有多顺，也不是工具调得准不准，而是看出了问题你能不能把它复现出来、把原因定位出来。可观测也不是“日志越多越好”，而是要把真正有用的过程记录下来，留一条清楚的行动轨迹（trace），方便你回头查。
你可以把每次运行都当成一段“能回放的过程录像”。每一步至少要记清楚：当时它手里有哪些关键信息（目标、进度、预算、约束）、它做了什么动作（以及为什么这么做）、工具是怎么被调用的（输入输出的摘要）、它用了哪些证据或引用，最后为什么停下来（完成、失败、交给人、还是预算用完了）。
能被观测我们就可以做回放，回放的价值在于：你能拿同样的输入、同样的工具返回（必要时用模拟返回）再跑一遍，把当时的决策路径复现出来。没有回放，你只能靠猜去改 prompt、改策略；有了回放，你才能做到“改一处、验证一处”，把迭代变成可控的工程改进，而不是靠感觉碰运气。
结语
回到最开始那个问题：“如何构建一个 AI Agent？”
这个问题的重点不在于“用什么框架”。因为 AI Agent 本质上是一个系统，它考验的不是你对某个框架有多熟练，而是你能不能把一个系统做成（或者说设计成）可验收、可收敛、可治理的闭环。
这就像有人问你“怎么搭一个后台管理系统”，你当然可以回答“我很熟练用 RuoYi，用户认证、权限管理都封装好了”。但这并没有回答关键问题：这个系统的边界是什么、数据模型怎么设计、权限怎么分级、操作是否可审计、失败如何回滚、上线如何治理。框架能帮你省掉大量重复劳动，却替代不了系统设计。
构建 AI Agent 也是一样。框架和平台可以让你更快把东西跑起来，但真正决定它能否稳定工作的是：你是否先判断清楚是否需要 agent、是否定义了可验收的任务、是否设计了可收敛的行为闭环、是否把工具做成可治理的契约、是否划清边界并具备可观测的回放能力。把这些做好，你用 LangGraph 也好、用 Dify 也好，最终交付的都会是一个“能把事办完”的系统，而不是一个“看起来很像智能体”的 demo。
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