大模型小白必看：收藏这份Agent开发指南，轻松入门AI新风口！

引言–2025 Agent元年已过半Agent的出现仿佛重新定义了AI这项技术现在逢人提及AI基本上大多都指向Agentic Intelligence而不再是 Artificial Intelligence了AI技术一路进化从最初的仅能做一些简单的分类任务到能够上知天文下知地理与人类对答如流再到能够精准地理解人类意图到完成具体任务规划、拆解、执行且清晰地指导人类、与人类协作共同完成任务这中间少不了底层基座大模型的进化当然也少不了一些工程化技术框架如Langchain等的支撑。近来本人在负责、思考和实践Agent产品相关内容对Agent的理解和实践体会又进一步加深了因此本文想从系统设计的角度简单探讨下如果要开发一款类似于Manus或扣子空间的Agent产品在产品和技术层面需要做哪些工作以及决定一款Agent产品能力的上下限的核心因素是什么供对AI、Agent产品技术感兴趣的朋友一同探讨。注Agent商业化相关内容暂不在本文探讨范畴内。图△ Agent系统架构参考01 Agent定义何为Agent要聊AgentAgent定义不得不谈所以这里再放一些Agent概念相关的东西供各位了解和回顾~△图源OpenAI官方OpenAI认为Agent是“能够代替你独立完成任务的系统”。△图源吴恩达教授吴恩达教授则给出了Agentic Reasoning的四个构件分别是反馈Reflection、工具调用Tool Use、规划Planning和多智能体协作Multi-agent Collaboration。业界还非常常用的、用来讲Agent组成和架构的图如下△图源https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/包含四个部分工具、规划、记忆与执行。记忆分为短时记忆和长期记忆规划分为反思、自我校正与批评、思维连、子目标分解工具日历、计算器、搜索、代码解释、私域知识库、公域知识库…行动具体的任务执行关于Agent的定义和大的架构设计都是大差不差的。本人认为我们完全可以把Agent的终极形态想象成人Agent人的替身、代理人有哪些能力理想态的Agent就有哪些能力只不过有些能实现、有些可能无法实现和落地罢了。人有脑子、有手、有工具使用的能力人能够思考和决策、做出行动、复盘反思、人是有记忆的人是社会性动物人是有组织的有协作能力同时也是一个独立的个体人大多会讲话会微笑会生气有七情六欲虽然AI无法像人一样有真正的脉搏与心跳但可以在某种程度上让AI或实体机器人具备这些能力从而更像人类或是给机器人装一个电子心脏若有必要的话也未尝不可人的心脏还不是生物学家或者医学家定义的…好下面探讨一下什么样的Agent工具算好什么样的Agent工具算差即决定一款Agent工具性能的上下限因素分别是什么。02 Agent能力上下限由什么决定这个问题我实际想探讨的是像Manus、扣子空间这些通用Agent工具甚至是Cursor、Trae、Windsurf这些AI编程工具其能力上下限由什么决定。了解这些Agent工具的能力上下限有如下两个重要价值1作为用户我们可以知道什么样的任务可以借助什么样的工具能够完成、完成到什么程度即可以帮助我们在完成特定任务如行业调研写报告、甚至是开发App时打工or 创业进行合适的工具选型从而将idea落地或者让AI为自己打工自己去做别的更重要的事情。2作为创业者或投资人可以衡量一款Agent应用或平台的商业价值、当前水平与未来潜力。好下面我们来具体看一看决定一款Agent产品能力的上下限因素到底是什么。——我们可以站在用户视角提出prompt出发来看一看Agent处理用户需求任务的完整链路进而找到决定Agent好与坏的核心因素(p.s.分析和优化任何一个产品/模块的指标其实都可以回归到具体的流程链路上如RAG的效果如何优化某产品的用户付费转化率下降了如何优化都可延用这个分析框架。图△ Agent响应用户prompt 核心流程Agent响应和处理用户prompt的简易版业务流程如上图所示其中各个模块的角色与作用可以类比如下1.总指挥LLM——战略大脑不干具体活但决定“用户说‘分析竞品’这是个复杂任务得拆。”“先搜信息再对比再出报告。”“代码跑错了可能是数据格式问题试试转成 CSV。”它输出的是“意图”和“方向”不是具体指令。✅ 能力依赖大模型的推理、规划、自我修正能力。2.架构与流程设计师调度引擎——战术中枢接收“总指挥”的战略意图转化为可执行的流程图并负责任务编排串行并行条件分支状态追踪哪个步骤成功/失败中间结果存哪错误处理失败后重试、降级、报警资源调度高优先级任务先执行✅ 典型框架LangChain Agents、AutoGPT 的 Planner 模块、MetaGPT 的 Role-Based Workflow。3.大头兵工具执行层——原子执行单元每个“兵”只会一件事且无上下文理解能力search_tool只会 Google 一下返回网页片段code_interpreter只会运行你给的代码不关心目的email_tool只会发邮件不管内容是否合理它们是原子粒度的、无状态的、可复用的。✅ 关键设计原则高内聚、低耦合、易替换这像不像一家组织的组织架构所以你会发现有些Agent框架就是按照产品研发的流程来设计各个模块和各个模块的职责及整体架构的比如crewAI;至于sandbox也异常重要这是将一些代码和程序编写的任务执行结果交付给用户的必要模块因为有些用户并不会进行复杂的代码部署。所以通用Agent要具备普适性的话势必要支持在线运行代码、供用户在线调试和验收效果即做到交付物的可观测这时就需要sandbox。总结以上四部分构成了一个Agent系统的核心Agent系统能力上下限也主要由这四部分能力的上下限决定。1.大模型的语义理解、任务拆解与规划能力决定了Agent的“智能上限”智能能力下限取决于模型是否具备基本的指令遵循能力能否听懂用户意图是否支持Function Calling / Tool Use能否识别何时调用工具是否能做多级推理如先查数据 → 再清洗 → 再分析 → 再画图2.“手脚”可用工具的丰富度与易用性决定“行动上限”能力下限取决于是否有基础工具链搜索、代码执行、读写文件工具接口是否稳定、参数是否清晰如search(query: str)vs 一堆模糊API能力上限取决于工具的覆盖广度能否调用企业内部系统、CRM、ERP、数据库工具的组合能力能否把“爬网页 → 提取表格 → 写入Notion → 发邮件通知”串成工作流工具的自动化程度是否需要人工授权是否支持OAuth 举例只有代码解释器 → 只能做数据分析加上浏览器自动化Playwright→ 可以操作网页3.“神经系统”调度框架与执行流程设计决定“内在秩序上限”即使大脑聪明、手脚灵活如果没有好的“神经协调系统”也会混乱。4.“身体环境”执行沙箱的安全性与性能决定“落地稳定性和可观测性”代码沙箱的安全性是否隔离网络是否限制CPU/内存是否防无限循环执行效率代码运行延迟是否影响用户体验3秒就容易让用户焦虑可观测性能否实时输出执行日志能否可视化任务进度⚠️ 风险一个无限while True循环可能拖垮整个服务。03 构建一款类Manus的Agent系统需要哪些技术框架/储备说明这里仅站在本人认知水平和对Agent行业和实践理解基础上给出一些结论和参考~1、可参见一些开源的Agent技术框架在此基础上二开和改进2、参考借鉴一些开源Agent技术框架选择自研自主设计框架全套自研3、起码要包括本人前述的四大模块大脑、调度引擎、工具、执行单元含在线沙箱以及结构化信息表达引擎服务端负责结构化内容输出、前端可视化表达引擎负责将结果展示支持与用户交互前端框架UI 基座2.Markdown 渲染引擎基础能力代码块高亮与交互表格与数据可视化富文本与可交互内容样式与布局系统服务端渲染与性能优化普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】