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重生之点亮Agent技术栈--agent

来源：互联网时间：2026-06-09 07:25:22

上一篇聊了基础概念后，这次我们深入看看Agent。别被那些花哨的定义绕晕，其实核心就几个模块。

Agent到底是什么？

Agent 的公式很简单：大模型（LLM）+ 工具/MCP 调用 + 记忆（Memory）+ 规划（Planning/Workflow）。另一种说法是 Agent = LLM + Harness，大模型负责思考、推理和决策，而 Harness 则负责让整个过程稳定、不跑偏、可持久、可恢复。

一个 Agent 的完整执行流程大体是这样的：

用户输入（需求） ↓
LLM 推理（解析需求、判断下一步） ↓
是否调用工具？（分支判断） ↓
执行工具（调用脚本/接口/浏览器） ↓
结果反馈给 LLM（上下文更新） ↓
继续推理（循环，直到完成任务）

这里贴张大佬给出的学习建议：学习建议图

RAG

RAG是什么？

检索增强生成，RAG = 检索（Retrieval）+ 增强生成（Augmented Generation）。说白了就是先把用户问题拿去查资料库，找到相关文档，再交给大模型结合这些资料生成答案。核心流程走一遍就清楚了。

为什么需要RAG？

大模型是用公网内容训练出来的，公司内部的数据或资料它压根不知道。这时候就得靠 RAG 补上这块短板。比如字节的 Coze 就支持本地文档、自定义数据、在线数据等，示意图如下： Coze数据源示意图

怎么处理的？

用户提问 ↓
用户输入 → 文本切分 → 向量嵌入 → 向量数据库 → 检索相关文档 ↓
大模型生成

创建第一个Agent（基于 LangChain）

client = create_agent(
    model=llm,
    system_prompt="你是一个会使用工具解决问题的助手。",
)
response = client.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "用100个字介绍一下agent"}]
})
print(response)

得到的结果：结果截图1

我们再加点东西，做一个有记忆的 Agent：

@dataclass
class Context:
    """自定义运行时上下文模式。"""
    user_id: str

@tool
def getWeather(city: str) -> str:
    """查询城市天气的本地示例工具。"""
    weather_map = {
        "北京": "晴，25摄氏度",
        "上海": "多云，27摄氏度",
        "广州": "小雨，29摄氏度"
    }
    return weather_map.get(city, "暂未查询到该城市天气")

@tool
def getUserLocation(runtime: ToolRuntime[Context]) -> str:
    """根据用户ID获取用户位置"""
    user_id = runtime.context.user_id
    user_info = runtime.store.get(("users",), user_id)
    if user_info:
        return user_info.value.get("location", "unknown")
    return "unknown"

agent = create_agent(
    model=llm,
    tools=[getWeather, getUserLocation],
    system_prompt="你是一个会使用工具解决问题的助手。",
    checkpointer=checkpointer,
    store=store,
    context_schema=Context
)

result = agent.invoke(
    {
        "messages": [{"role": "user", "content": "帮我看一下外面的天气"}]
    },
    config={"configurable": {"thread_id": "1"}},
    context=Context(user_id="1")
)
res = result["messages"]
print(res[-1].content)

得到的结果：结果截图2

其他

工作范式

CoT（Chain of Thought）
：思维链，要求模型先输出中间推理步骤，再给最终答案。简单来说就是在 prompt 后面加一句“让我们一步步思考”。

提示词工程中还有两种引导策略：

1. Zero-shot：不给任何示例，直接给指令
2. Few-shot：按指定的推理模板输出，比如给 2~5 个输入-输出示例，让模型模仿。

ReAct（Reasoning + Acting）
：边推理，边执行。核心流程是 Though → Action → Observation → Thought → ... → 完成。缺点是效率低，调用次数多。
PlanAct（Plan-and-Execute）
：先想好全盘，再一步步做。问题在于前期规划一旦出错，后面就容易一错到底。
Reflection
：反思机制，让另一个 LLM 对生成结果进行评判和修正。