AI Agent 从零到百万价值迭代之路
这个时代Agent的本质：用精心设计的prompt作为"控制语句"，用LLM作为"解释器"，构建一个能处理模糊输入的动态系统-互联网创业老兵
大模型时代为什么是革命
经过了近2年的Agent开发，在法律、工业、营销等领域都落地了多个商业级别的Agent之后，我想就我个人一线的开发经验，来讨论下Agent是实战落地的真实过程，在此之前，先要破解目前Agent领域局外人的两种观点。
1、Agent既不是骗局，也不是全知全能的神，目前阶段抵制是愚昧的，依赖是愚蠢的。
2、大模型时代就是革命，不是优化，不是更新，是彻彻底底的革命，是将编码这件事情带到了一个新的领域和高度，即“自然语言编程”。
下面我将使用一个实例来演示一个真实需求的Agent演化过程，整个过程包含Fake 代码和数据，包含思考逻辑，篇幅较长，但是看完，我保证你“aha”一声。
AI Agent 演进实例
找房场景完整实现
任务：帮用户在北京找一套合适的两居室租房
用户需求：
- 预算：6000元/月
- 位置：靠近地铁，通勤到中关村软件园不超过40分钟
- 户型：两居室，采光好
- 配套：附近有超市和健身房
chatbox阶段
我们每个人都是从这阶段开始，当你第一次使用chatgpt的输入框输入问题，chatgpt直接输出答案的那一刻，实在是让人终身难忘。
所以在第一阶段，最基础的Agent方式就是直接调用大模型接口。
def stage1_instant_answer():
"""
典型场景：像个热心但不靠谱的老乡
问题展示：
1. 推荐的小区可能根本不存在
2. 价格是几年前的数据
3. 地铁通勤时间凭感觉估算
4. 配套设施信息完全虚构
"""
print("=" * 70)
print("阶段一：基础模式- '我知道！我马上告诉你！'")
print("=" * 70)
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
messages=[{
"role": "user",
"content": USER_QUESTION
}]
)
answer = response.content[0].text
print(f"\n【用户提问】\n{USER_QUESTION}")
print(f"\n【AI回答】\n{answer}")
print("\n" + "=" * 70)
print("【翻车现场】")
print("=" * 70)
print("""
真实用户反馈：
❌ 用户A："你推荐的'海淀区科技园小区'，我在地图上找了半小时没找到！"
❌ 用户B："你说5800元/月？我去链家一看，这个区域两居室至少8500起！"
❌ 用户C："13号线龙泽站到中关村软件园40分钟？我实际通勤1小时15分！"
❌ 用户D："什么'小区自带健身房'？这个楼是1995年的老破小，哪来的健身房？"
""")
print("\n【问题本质】")
print("→ AI在'回忆'训练数据中的房产信息")
print("→ 小区名可能是多个真实小区的'统计平均'")
print("→ 价格是几年前的历史数据")
print("→ 通勤时间凭'经验'估算，未考虑换乘、步行")
print("→ 配套设施纯属'听起来合理'的编造")
print("\n【引出问题】")
print("这不是AI不够聪明，而是它被困在了训练数据的时空里。")
print("就像让一个2020年穿越来的人，给你推荐2024年的房子。")
return answer
定义好角色Role，写清你的问题question，直接扔给大模型，大模型就会给你答案。
逻辑：问题->大模型->答案
方法：单次调用
问题：黑盒输出，快是真快，错也是真的错。任何大模型训练完就是，你可以理解为就是一个大的静态数据库，他所有回答你的问题都是由这个静态数据库组合出来的，所以任何具有时效性的问题大概率出错，即使没有实效性，因为幻觉的原因，这个答案也是几乎不可信的。
思维链阶段
针对上面的问题，我们就会发现，我们问的问题越笼统，越抽象，大模型回复你的答案幻觉，比如你问他“告诉我如何成为世界首富”，你得到的大概是一个扯淡的正确答案。
如何解决这个问题？很简单，你面对一到复杂的数学题的时候是如何解决的？
逐步拆解，写下每一步的解题思路。
def stage2_structured_thinking():
"""
改进：要求AI展示找房的思考步骤
解决了什么：
- 分析框架清晰可见
- 考虑因素更全面
仍然存在的问题：
- 思考框架是对的，但填充的数据是错的
- 就像用正确的数学公式，代入了错误的数字
"""
print("\n" + "=" * 70)
print("阶段二：逻辑拆解者 - '让我仔细想想...'")
print("=" * 70)
prompt = f"""{USER_QUESTION}
请按照以下步骤思考：
步骤1：分析用户需求的优先级
- 哪些是硬性要求（必须满足）？
- 哪些是软性偏好（最好满足）？
步骤2：确定搜索范围
- 根据通勤要求，圈定可能的地铁线路和站点
- 计算通勤时间是否合理
步骤3：筛选符合预算的区域
- 6000元预算在北京能租到什么区域的两居室？
- 列出2-3个候选区域
步骤4：评估配套设施
- 检查这些区域是否有超市和健身房
步骤5：给出推荐
- 列出具体小区名称
- 说明推荐理由
请展示完整的思考过程。"""
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=2048,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
answer = response.content[0].text
print(f"\n【AI的思考过程】\n{answer}")
print("\n" + "=" * 70)
print("【改进点】")
print("=" * 70)
print("✓ 分析框架清晰：优先级→位置→价格→配套→推荐")
print("✓ 考虑因素全面：通勤时间、换乘次数、步行距离都考虑到了")
print("✓ 推理过程可追溯：能看到AI是怎么一步步得出结论的")
print("\n【但新问题出现了】")
print("=" * 70)
print("""
用户反馈：
用户："你的分析框架很专业，但推荐的'回龙观融泽嘉园'我在链家找不到啊！"
AI："让我再确认一下..."
用户："还有你说的6000能租两居，我问了中介，现在回龙观两居最少7500！"
AI："可能价格有波动..."
【问题诊断】
→ 思考框架是对的（模型能力提升）
→ 但框架里填充的还是旧数据（知识库过时）
→ 就像用牛顿力学公式做对了，但代入的是火星的重力加速度
""")
print("\n【引出下一阶段】")
print("需要一个机制：让AI能意识到'这个数据我不确定'，然后自我检查。")
return answer在这一阶段，你的prompt已经明确告诉大模型分析思考的步骤，最终给出按照这个思维链
逻辑：问题->大模型->输出思考过程->答案
方法：仍然单次调用
问题：逻辑链是我们强制大模型在回答问题前先把问题进行步骤拆分，本质在于降低每一步的大模型思考难度，降低每一个单一问题的幻觉，最终组合出来的问题更加的稳定和可靠。但是我们忽略了一个问题，大模型虽然进行了更为精细的思考，但是他所有的思考都是基于大模型训练阶段的数据，所以，一旦你的问题是一个实时的问题，不管如何拆分步骤的思考，都是徒劳的。
批评与自我批评
请注意，在这一步会产生质变
继上面使用思考链之后，得到的结果可信度大大增加，但是够了吗？当然不够！
我们在做任何决定或者作品，公之于众之前，一定是在这个决定或者作品产生后，会不断在自己大脑中重复思考，不断的权衡自己的决定，回顾每个细节是否还有问题，对于一个合格的Agent一样道理，在上面生成出结果之后，我们仍然需要大模型进行自我批评和审查，确定自我质疑和自我修正。
def stage3_self_reflection():
"""
改进：生成推荐后，进行自我审查
核心机制：
1. 第一次生成推荐
2. 切换到"批判者"模式，审查推荐
3. 基于审查结果，修正推荐
解决了什么：
- 能发现明显的逻辑错误
- 会对不确定的信息进行标注
仍然的问题：
- 审查和修正仍基于训练数据
- 无法验证小区是否真实存在
"""
print("\n" + "=" * 70)
print("阶段三：批评与自我批评者 - '等等，让我再检查一遍...'")
print("=" * 70)
# 步骤1：生成初始推荐（使用CoT）
print("\n[步骤1] 生成初始推荐...")
print("-" * 70)
initial_prompt = f"""{USER_QUESTION}
请给出详细的找房推荐，包括：
1. 推荐的具体小区名称
2. 预估租金
3. 通勤路线和时间
4. 周边配套设施"""
response1 = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": initial_prompt}]
)
initial_answer = response1.content[0].text
print(f"初始推荐:\n{initial_answer[:400]}...\n")
# 步骤2：自我审查
print("[步骤2] 启动自我审查模式...")
print("-" * 70)
reflection_prompt = f"""我刚才给用户推荐了以下租房方案：
{initial_answer}
现在，请你作为一个严格的审查者，用批判性思维检查这个推荐：
检查清单：
1. 小区名称：这些小区是否真实存在？我是否100%确定？
2. 价格信息：租金数据是否可能过时？当前市场价是否会更高？
3. 通勤时间：我的计算是否考虑了换乘时间、步行时间、高峰期拥堵？
4. 配套设施：我是否确定这些设施就在小区附近？
5. 整体可信度：如果用户按这个推荐去找房，会遇到什么问题？
请诚实地指出问题，不要回避。"""
response2 = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": reflection_prompt}]
)
reflection = response2.content[0].text
print(f"审查报告:\n{reflection}\n")
# 步骤3：基于反思修正
print("[步骤3] 基于审查修正推荐...")
print("-" * 70)
improvement_prompt = f"""原始推荐：
{initial_answer}
审查发现的问题：
{reflection}
请基于审查结果，生成一个改进版本：
- 对不确定的信息明确标注
- 对可能过时的数据给出风险提示
- 提供用户自行验证的方法"""
response3 = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": improvement_prompt}]
)
improved_answer = response3.content[0].text
print(f"改进后的推荐:\n{improved_answer}")
print("\n" + "=" * 70)
print("【显著改进】")
print("=" * 70)
print("✓ 会主动标注：'以下信息基于历史数据，建议实地核实'")
print("✓ 会发现明显错误：'我之前说的通勤30分钟可能过于乐观'")
print("✓ 会给出验证方法：'建议在链家/贝壳查询实时房源'")
print("\n【但核心问题依然存在】")
print("=" * 70)
print("""
对话实录：
AI："根据历史数据，回龙观两居室约6000-7000元（数据可能过时）"
用户："所以到底是6000还是7000？还是更多？"
AI："建议您在链家查询实时价格"
用户："那我要你干嘛？？？"
【问题本质】
→ AI已经意识到自己的信息可能过时
→ 但它只能不断提示"建议核实"
→ 就像一个很诚实的骗子：我可能在骗你，你自己查吧
""")
print("\n【引出下一阶段】")
print("AI需要学会：在不确定时，先别急着回答，而是去'查资料'。")
print("但它要按什么逻辑去查？要查哪些？这需要一个'作战计划'。")
return improved_answer在这一步事情发生了质变，变成了交互式行动
逻辑：问题->大模型->输出思考过程->观察结果->反馈大模型->输出更新答案
方法：交互式思考行动
问题：在思维链、工具链的基础上，我们让大模型和大模型进行了交互式行动，首次实现了大模型的内部循环，在这一步可以认为是标准意义上的Agent开始，但是目前存在的核心问题是数据仍旧是静态数据，所以下一步工具链使用
工具链
继续思考链、自我反思之后，我们遇到的问题是原始数据势必不能解决实时的问题，就像诸葛亮穿越到现在，他再聪明，你问他什么是“罗永浩西贝事件”，他也不可能知道。所以在Agent中如何解决这个问题，就是工具链。
这个很简单，每个不同的Agent需要的工具链不同，以我们找房的例子来看，基础的工具就是浏览器使用。
这部分相当于是大模型的能力扩展，给到大模型对应的接口和使用方法，让大模型通过你的一系列工具能够获得最新的或者你们内部的数据，然后继续执行上面的思维链。
def stage5_react_with_tools():
"""
终极形态：Think -> Act -> Observe 循环
核心突破：
- AI不再困在训练数据里
- 可以调用真实世界的工具获取最新信息
- 根据真实反馈动态调整策略
这才是从Chatbot到Agent的质变
"""
print("\n" + "=" * 70)
print("阶段四：完整的人 - '让我查一查最新情况'")
print("=" * 70)
# 定义AI可用的工具
tools = [
{
"name": "search_subway_commute",
"description": "查询从某地铁站到目标地点的真实通勤时间（考虑换乘、步行、高峰期）",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"from_station": {"type": "string", "description": "起始地铁站"},
"to_location": {"type": "string", "description": "目标位置"}
},
"required": ["from_station", "to_location"]
}
},
{
"name": "search_rental_prices",
"description": "查询指定地铁站周边的最新租房价格（来自链家/贝壳等平台）",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"station": {"type": "string", "description": "地铁站名"},
"room_type": {"type": "string", "description": "户型，如'两居室'"},
"max_price": {"type": "number", "description": "最高预算"}
},
"required": ["station", "room_type"]
}
},
{
"name": "search_community_info",
"description": "查询具体小区的详细信息（建筑年代、配套设施、真实照片等）",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"community_name": {"type": "string", "description": "小区名称"},
"station": {"type": "string", "description": "所属地铁站"}
},
"required": ["community_name", "station"]
}
},
{
"name": "search_nearby_facilities",
"description": "查询小区周边的配套设施（超市、健身房、餐饮等）",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"community_name": {"type": "string", "description": "小区名称"},
"facility_types": {"type": "array", "items": {"type": "string"}, "description": "设施类型"}
},
"required": ["community_name", "facility_types"]
}
}
]
# 模拟工具执行（实际应调用真实API）
def execute_tool(tool_name: str, tool_input: dict) -> str:
"""模拟真实世界的工具返回"""
if tool_name == "search_subway_commute":
return f"""【高德地图实时数据 - {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}】
从 {tool_input['from_station']} 到 {tool_input['to_location']}:
- 工作日早高峰（8:00-9:00）：预计52分钟
路线：{tool_input['from_station']} → 换乘1次 → 步行800米
- 工作日平峰期（10:00-17:00）：预计43分钟
- 周末：预计40分钟
注意：以上为门到门时间，包含步行和等待。"""
elif tool_name == "search_rental_prices":
return f"""【链家租房数据 - {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}】
{tool_input['station']} 周边{tool_input['room_type']}租金情况：
在租房源（15套）：
• 价格范围：7200-9500元/月
• 中位数：8100元/月
• 最便宜房源：7200元/月（龙泽苑西区，6楼，55㎡，2000年建）
• 性价比推荐：7800元/月（北郊农场社区，3楼，68㎡，2005年建，精装修）
预算{tool_input.get('max_price', '未指定')}元现状：
→ 当前市场价超出预算约20-30%
→ 建议：考虑降低其他条件（如远一站地铁）或合租"""
elif tool_name == "search_community_info":
return f"""【贝壳小区详情 - {tool_input['community_name']}】
基本信息：
• 建筑年代：2005年
• 建筑类型：板楼
• 物业费：1.2元/㎡/月
• 供暖方式：集中供暖
• 车位情况：地上车位，200元/月
户型特点：
• 两居室主力面积：60-75㎡
• 南北通透户型占比：65%
• 采光评价：★★★★☆ (4.2分，基于128条真实评价)
小区环境：
• 绿化率：35%
• 楼间距：舒适
• 居住人群：上班族为主
• 噪音水平：较安静
【真实租客评价精选】
"采光确实不错，南北通透户型夏天不开空调也凉快" - 2024年3月
"离地铁站步行需要12分钟，比想象中远一点" - 2024年5月"""
elif tool_name == "search_nearby_facilities":
types = tool_input.get('facility_types', [])
return f"""【大众点评/高德地图 - {tool_input['community_name']}周边配套】
{'超市' if '超市' in types else ''}:
• 物美超市（200米，步行3分钟）★★★★☆
• 7-11便利店（小区内）24小时营业
• 永辉超市（600米，步行8分钟）
{'健身房' if '健身房' in types else ''}:
• 乐刻运动（400米）月卡199元，24小时营业 ★★★★☆
• 中体倍力（800米）年卡2800元，设施较新 ★★★★★
餐饮：
• 小区周边餐厅：23家
• 外卖配送范围：优秀（美团/饿了么平均15分钟送达）
【综合生活便利度评分】★★★★☆ (4.3/5.0)"""
return f"工具 {tool_name} 执行完成"
# ReAct 循环
print("\n【ReAct循环开始】")
print("=" * 70)
conversation_history = []
max_iterations = 6
initial_prompt = f"""{USER_QUESTION}
你现在有工具可以调用，可以查询真实的最新信息。
请按照 Think → Act → Observe 循环工作：
1. Think：思考现在需要什么信息
2. Act：调用工具获取真实数据
3. Observe：分析工具返回的结果
4. 重复循环，直到有足够信息给出可靠推荐
开始吧！"""
conversation_history.append({"role": "user", "content": initial_prompt})
for iteration in range(max_iterations):
print(f"\n{'▼' * 35}")
print(f" 循环第 {iteration + 1} 轮")
print(f"{'▼' * 35}")
# AI的思考和行动
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
tools=tools,
messages=conversation_history
)
# 检查是否需要调用工具
if response.stop_reason == "tool_use":
# 提取思考内容和工具调用
text_blocks = [block.text for block in response.content if hasattr(block, "text")]
tool_uses = [block for block in response.content if block.type == "tool_use"]
# 显示AI的思考过程
if text_blocks:
print(f"\n [Think] AI的思考:")
print(f" {text_blocks[0][:300]}...")
# 将AI的响应加入历史
conversation_history.append({
"role": "assistant",
"content": response.content
})
# 执行所有工具调用
tool_results = []
for tool_use in tool_uses:
print(f"\n [Act] 调用工具: {tool_use.name}")
print(f" 参数: {json.dumps(tool_use.input, ensure_ascii=False, indent=2)}")
# 执行工具
result = execute_tool(tool_use.name, tool_use.input)
print(f"\n️ [Observe] 工具返回:")
print(f" {result[:400]}...")
tool_results.append({
"type": "tool_result",
"tool_use_id": tool_use.id,
"content": result
})
# 将工具结果加入历史
conversation_history.append({
"role": "user",
"content": tool_results
})
else:
# 没有更多工具调用，得到最终答案
final_answer = response.content[0].text
print(f"\n{'=' * 70}")
print(