LLM Agent 工程化入门

Agent 的核心不是“让模型自己想办法”，而是把模型放进一个可控的执行系统里，让它在清晰的状态、工具和边界内完成任务。

Agent 的基本结构

一个可维护的 Agent 通常包含四个部分：

模块	作用
任务输入	明确用户目标、约束、上下文和成功标准
推理循环	决定下一步动作、调用工具或请求补充信息
工具层	封装搜索、数据库、文件、代码执行、业务 API
状态与记忆	记录中间结果、错误、用户偏好和可复用事实

工程化重点

工具要窄而稳定

工具接口越宽，模型越容易误用。优先设计小而明确的工具，例如 searchDocs(query)、createTicket(payload)、runSql(readonlyQuery)，并用 schema 限制参数。

给失败留出口

Agent 会遇到工具超时、权限不足、结果冲突和信息缺失。系统需要明确哪些错误可以重试，哪些错误要降级，哪些错误必须返回给用户确认。

记录完整轨迹

生产环境里的 Agent 必须能复盘。至少记录用户输入、模型决策、工具调用、工具结果、最终输出和异常栈。没有轨迹，就无法做评测、排障和迭代。

一个实用上线清单

• 工具调用参数有 schema 校验。
• 每个工具都有超时、重试和错误码。
• 高风险动作需要人工确认或权限校验。
• Agent 轨迹可以按会话检索。
• 有基础评测集覆盖常见任务和失败样例。

小结

Agent 的价值来自模型能力和工程约束的结合。不要把 Agent 看成一个单独 prompt，而要把它看成一个包含模型、工具、状态、评测和权限的完整系统。