如何构建 AI 智能体（2025 完全指南）

🎯内容提要

AI 智能体是能够自主决策并采取行动以完成任务的系统。与聊天机器人不同，它们不遵循预定义的工作流程——它们会进行推理、规划、使用工具并动态适应。本指南将通过真实示例和代码，向你具体展示如何使用如 LangChain 和 AutoGen 等现代框架来构建可工作的智能体。

2025 年正被誉为"AI 智能体之年"，其在企业中的应用正在加速。微软 CEO 萨提亚·纳德拉称其为一根本性转变："请将智能体视为 AI 时代的应用。"但问题在于——大多数教程向你展示的都是伪装成智能体的聊天机器人，或者更糟的是，那些在演示中有效但在生产环境中失败的复杂系统。
在构建了多个生产级智能体并分析了最新框架之后，我将确切地向你展示如何创建真正有效的 AI 智能体。不掺水分，不搞噱头——只有由真实代码和经过验证的架构支持的实践实现细节。

AI 智能体与聊天机器人有何不同？

让我们立刻澄清这一点。智能体没有预定义的工作流程——它不仅仅是遵循第一步、第二步、第三步。相反，它会在不确定的步骤数量中动态做出决策，并根据需要进行调整。

特性	传统聊天机器人	AI 智能体
决策能力	遵循预定义规则	自主决策
工作流程	固定的、线性的步骤	动态的、自适应的规划
记忆	仅限于会话	跨任务持久化
工具使用	无或硬编码	动态选择和使用工具
错误处理	失败或请求帮助	尝试替代方法

真实示例： 要求一个聊天机器人"预订下周二飞往纽约的航班"，它要么会失败，要么会向你询问更多信息。而一个智能体会检查你的日历、搜索航班、比较价格，甚至处理预订——根据发现的情况调整其方法。

每个 AI 智能体所需的 5 个核心组件

基于广泛的研究和生产部署，每个可工作的 AI 智能体都需要以下五个组件：

1. 大语言模型 - 大脑

LLM 充当推理引擎。在 2025 年，你有多种优秀选择（参见我们的详细比较）：

Claude 4 Opus： 最适合复杂推理和扩展思考
GPT-4.1： 在编码和工具使用方面表现出色，拥有 100 万令牌上下文
Gemini 2.5 Pro： 强大的多模态能力

💡 专业提示： 不要默认使用最昂贵的模型。对于智能体任务，每百万令牌 2 美元的 GPT-4.1-mini 通常表现不俗，尤其是在结合良好提示的情况下。

2. 记忆系统 - 上下文

由于 LLM 默认是无状态的，你需要管理它们的历史和上下文。现代框架提供几种记忆类型：

# 示例：LangChain 记忆实现
from langchain.memory import ConversationSummaryBufferMemory
memory = ConversationSummaryBufferMemory(
    llm=llm,
    max_token_limit=2000,
    return_messages=True
)
# 智能体现在可以跨多次交互进行记忆

记忆类型：

缓冲区记忆： 存储原始对话历史
摘要记忆： 压缩长对话
实体记忆： 跟踪特定实体及其属性
知识图谱记忆： 构建概念间的关系

3. 工具 - 双手

工具允许你的智能体与外部世界交互。正确的工具配置与提示工程同等重要。

# 示例：定义一个用于网络搜索的工具
from langchain.tools import Tool
def search_web(query: str) -> str:
    """搜索网络以获取最新信息。"""
    # 此处为实现代码
    return search_results
web_search_tool = Tool(
    name="WebSearch",
    func=search_web,
    description="搜索网络以获取最新信息。当你需要最新数据时使用。"
)

⚠️ 关键点： 你的工具描述直接影响智能体性能。要具体说明何时以及如何使用每个工具。模糊的描述会导致工具选择不当。

4. 规划系统 - 策略

智能体必须能够提前规划和思考。2025 年最成功的方法是 ReAct 范式（推理 + 行动）：

# ReAct 风格智能体循环
while not task_complete:
    # 1. 观察当前状态
    observation = get_current_state()
   
    # 2. 思考下一步行动
    thought = llm.think(f"给定 {observation}，我下一步该做什么？")
   
    # 3. 决定行动
    action = llm.decide_action(thought, available_tools)
   
    # 4. 执行行动
    result = execute_action(action)
   
    # 5. 反思结果
    reflection = llm.reflect(result)
   
    # 更新状态并继续

5. 执行循环 - 引擎

执行循环负责协调一切。现代框架以不同方式处理此问题：

LangChain/LangGraph： 使用基于图的执行模型
AutoGen： 实现事件驱动的参与者模型
CrewAI： 专注于基于角色的智能体协作

逐步指南：构建你的第一个可工作智能体

让我们构建一个能够研究主题并撰写报告的实用智能体。此示例展示了所有五个核心组件的实际运作。

步骤 1：设置环境

# 安装所需的包
pip install langchain langchain-openai tavily-python
# 设置环境变量
export OPENAI_API_KEY="你的密钥"
export TAVILY_API_KEY="你的密钥"

步骤 2：初始化核心组件

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain.tools import Tool
from langchain import hub
# 1. 初始化 LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1-mini", temperature=0)
# 2. 设置记忆
memory = ConversationBufferMemory(
    memory_key="chat_history",
    return_messages=True
)
# 3. 配置工具
search = TavilySearchResults(max_results=5)
tools = [
    Tool(
        name="Search",
        func=search.run,
        description="搜索关于任何主题的最新信息。返回相关结果。"
    )
]
# 4. 加载 ReAct 提示（处理规划）
prompt = hub.pull("hwchase17/react")

步骤 3：创建智能体

# 创建 ReAct 智能体
agent = create_react_agent(
    llm=llm,
    tools=tools,
    prompt=prompt
)
# 5. 设置执行循环
agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent,
    tools=tools,
    memory=memory,
    verbose=True,  # 查看智能体的思考过程
    handle_parsing_errors=True,
    max_iterations=10  # 防止无限循环
)

步骤 4：运行你的智能体

# 示例：研究并报告 AI 智能体
result = agent_executor.invoke({
    "input": "研究 2025 年 7 月 AI 智能体的最新发展，并撰写一份简要报告，重点介绍前 3 大趋势。"
})
print(result["output"])

✅ 成功关键： 该智能体将自主搜索多次，综合信息，并生成连贯的报告。它并非遵循脚本——而是根据发现的内容动态决定搜索什么。

真正提升性能的高级技巧

在分析了数千次智能体交互后，以下是真正能提高智能体性能的技巧：

1. 问题分解优于角色扮演

无效的方法： 角色提示（例如，"你是一位专家研究员……"）对准确性影响甚微或没有影响。
有效的方法： 要求智能体将问题分解为子任务：

decomposition_prompt = """
    将此任务分解为更小的步骤：
      1. 首先，识别关键组成部分
      2. 然后，分别处理每个组成部分
      3. 最后，综合结果
    任务：{task}
"""

2. 自我批评与反思

添加自我批评步骤能显著提高输出质量：

reflection_prompt = """
审查你之前的回应并识别：
1. 任何逻辑错误或不一致之处
2. 遗漏的重要信息
3. 可以更清晰的领域
之前的回应：{response}
"""

3. 上下文重于指令

上下文的重要性被严重低估。仅仅提供更多相关的背景信息，比复杂的提示技术更能提高性能：

# 效果较差
prompt = "写一份关于 AI 智能体的报告"
# 效果更好
prompt = """写一份关于 AI 智能体的报告。
上下文：AI 智能体是可以规划并执行任务的自主系统。
它们与聊天机器人的不同之处在于做出动态决策而非遵循脚本。
关键框架包括 LangChain、AutoGen 和 CrewAI。
该报告面向熟悉 AI 概念的技术读者。
"""

导致 AI 智能体失效的常见错误

以下是我反复看到的常见错误：

1. 无限循环且无限制

始终设置 max_iterations： 智能体可能陷入循环。设置合理的限制并实现超时处理。

2. 工具描述不清

# 差：描述模糊
Tool(name="search", description="搜索东西")
# 好：包含用例的具体描述
Tool(
    name="WebSearch",
    description="搜索网络以获取最新信息。用于：近期新闻、时事、事实数据、公司信息。返回 5 个最相关的结果。"
)

3. 忽略错误状态

智能体会遇到错误。要为它们做好计划：

try:
    result = agent_executor.invoke({"input": user_query})
except Exception as e:
    # 不要只是失败 - 帮助智能体恢复
    recovery_prompt = f"先前的操作因错误而失败：{e}。请尝试另一种方法。"
    result = agent_executor.invoke({"input": recovery_prompt})

4. 忽视令牌成本

智能体可能快速消耗令牌。需监控并优化：

尽可能使用较小的模型（GPT-4.1-mini vs GPT-4.1）
对长对话实施摘要记忆
缓存工具结果以避免重复调用

生产就绪的智能体架构

对于生产系统，根据你的需求选择架构：

框架	最适合	架构	关键优势
LangChain + LangGraph	复杂的单一智能体	基于图的执行	模块化，工具丰富
AutoGen	多智能体系统	事件驱动的参与者	智能体协作
CrewAI	基于团队的工作流	基于角色的智能体	自然的团队动态
自定义	特定需求	你的选择	完全控制

LangChain + LangGraph 架构

LangChain 已发展成为单智能体系统的事实标准。2025 年 LangGraph 的加入带来了复杂的状态管理：

from langgraph.graph import StateGraph, State
from typing import TypedDict
class AgentState(TypedDict):
    messages: list
    current_task: str
    completed_tasks: list
# 定义图
workflow = StateGraph(AgentState)
# 为不同的智能体能力添加节点
workflow.add_node("researcher", research_node)
workflow.add_node("writer", writing_node)
workflow.add_node("reviewer", review_node)
# 定义流程
workflow.add_edge("researcher", "writer")
workflow.add_edge("writer", "reviewer")

AutoGen 多智能体架构

微软的 AutoGen 在你需要多个专业智能体协同工作时表现出色：

import autogen
# 定义专业智能体
researcher = autogen.AssistantAgent(
    name="Researcher",
    system_message="你是一名研究专家。查找并验证信息。"
)
writer = autogen.AssistantAgent(
    name="Writer",
    system_message="你是一名技术文档工程师。创建清晰、准确的内容。"
)
critic = autogen.AssistantAgent(
    name="Critic",
    system_message="你审查工作的准确性和清晰度。要有建设性但要彻底。"
)

可工作的 AI 智能体真实案例

让我们看看当今在生产环境中实际使用的智能体（查看更多真实可工作的 AI 智能体示例）：

1. 客户服务智能体（电子商务）

该智能体自主处理完整的客户交互（在我们的客户服务自动化指南中了解更多）：

在数据库中检查订单状态
处理退货和退款
更新送货地址
将复杂问题升级给人工处理
关键创新： 根据客户需求动态选择使用多个专业工具（数据库查询、支付处理、运输 API）。

2. 代码审查智能体（软件开发）

自动审查拉取请求：

分析代码变更
运行安全扫描
提出改进建议
检查是否符合编码标准

3. 研究助手智能体（内容创作）

进行综合研究：

搜索多个来源
事实核查信息
综合发现
生成引用

AI 智能体的安全考量

⚠️ 关键警告： 基于智能体的 AI 系统比聊天机器人更容易受到攻击。随着智能体开始预订航班、发送邮件和执行代码，风险呈指数级增长。

基本安全措施

工具权限： 为每个工具实施细粒度权限
操作验证： 对不可逆操作要求确认
提示注入防御： 验证并清理所有输入
审计日志： 记录每个操作以确保可追溯性
人工监督： 维持紧急停止开关和审批工作流

# 示例：安全的工具执行
def execute_with_permission(action, requires_approval=True):
    if requires_approval and action.risk_level == "high":
        approval = request_human_approval(action)
        if not approval:
            return "操作被安全策略拒绝"
   
    # 记录操作
    audit_log.record(action, user, timestamp)
   
    # 带超时执行
    return execute_with_timeout(action, timeout=30)

测试和调试 AI 智能体

测试智能体需要不同于传统软件的方法：

1. 基于场景的测试

# 测试各种场景
test_scenarios = [
    {
        "input": "预订明天飞往纽约的航班",
        "expected_tools": ["calendar_check", "flight_search", "price_compare"],
        "expected_outcome": "flight_options"
    },
    {
        "input": "取消我的订阅并退还上个月的费用",
        "expected_tools": ["account_lookup", "subscription_cancel", "refund_process"],
        "expected_outcome": "confirmation"
    }
]
for scenario in test_scenarios:
    result = agent_executor.invoke({"input": scenario["input"]})
    assert all(tool in result["tool_calls"] for tool in scenario["expected_tools"])

2. 调试工具

启用详细日志记录以查看智能体的决策过程：

agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent,
    tools=tools,
    verbose=True,  # 显示思考过程
    return_intermediate_steps=True  # 返回所有步骤
)

5 个即用型智能体系统提示

以下是为常见智能体类型准备的、经过实战检验的系统提示：

1. 研究智能体

你是一个可以访问网络搜索和文档分析工具的研究智能体。
对于每个研究任务：

将主题分解为关键问题
从多个来源搜索信息
通过交叉引用验证事实
将发现综合成连贯的摘要
为所有主张包含引用
始终优先考虑近期信息和权威来源。

2. 客户支持智能体

你是一个客户支持智能体，帮助用户处理他们的账户和订单。

可用工具： order_lookup, refund_process, ticket_create, knowledge_base_search
指南：

在访问账户信息前始终验证客户身份
在升级前搜索知识库
要有同理心并以解决方案为导向
遇到以下情况升级至人工支持：法律问题、威胁或超出你工具范围的请求

切勿对你无法直接实现的功能做出承诺。

3. 数据分析智能体

你是一个专长于商业智能的数据分析智能体。
对于每个分析请求：

澄清业务问题
识别相关数据源
使用适当的统计方法执行分析
可视化关键发现
提供可操作的建议

始终在你的分析中注明数据局限性和置信水平。

4. 代码助手智能体

你是一个可以访问文件系统和执行工具的代码助手智能体。
能力：

阅读和分析代码
提出改进建议
实施更改
运行测试
调试问题

切勿：

未经明确许可删除文件
修改系统文件
执行可能有害的命令
在代码中存储凭证

在进行重大更改前始终创建备份。

5. 内容创作智能体

你是一个专注于病毒式内容策略的内容创作智能体。

流程：

研究指定领域的趋势话题
分析成功的内容模式
生成多个内容创意
创建带有吸引点的详细内容
建议分发策略

关注真实性和价值，而非点击诱饵。

未来：AI 智能体的下一步是什么？

基于当前轨迹和内部知识，以下是将要发生的事情：

近期（未来 6 个月）

视觉智能体： 能够查看并与 UI 交互的智能体
语音优先智能体： 自然对话取代文本界面
智能体市场： 针对特定行业的预构建智能体
改进的安全性： 内置沙盒和权限系统

中期（2026 年）

物理世界智能体： 与机器人技术集成
监管框架： 为智能体行为设定法律边界
智能体间经济： 智能体雇佣其他智能体
个人 AI 操作系统： 管理整个数字生活的智能体

关键要点

构建真正有效的 AI 智能体需要理解五个核心组件：用于推理的 LLM、用于上下文的记忆、用于行动的工具、用于策略的规划以及一个健壮的执行循环。与聊天机器人的关键区别在于自主决策和动态适应。
从经过验证的框架开始，如用于单智能体的 LangChain 或用于多智能体系统的 AutoGen。专注于清晰的工具描述、适当的错误处理和全面的测试。最重要的是，记住上下文和问题分解比复杂的提示技巧更重要。

AI 智能体革命才刚刚开始。虽然炒作是真实的，但机遇也是真实的。通过遵循本指南并避免常见陷阱，你今天就可以构建出能够交付真正价值的智能体，同时为即将到来的自主未来做好准备。

【注】本文译自：How to Build AI Agents (Complete 2025 Guide) - Superprompt.com

posted @ 2025-11-05 13:11 码者无疆阅读(375) 评论(1) 收藏举报

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