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原文链接：https://www.kdnuggets.com/7-steps-to-mastering-agentic-ai
原文作者：Bala Priya C
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# 简介
智能体AI系统 能够分解复杂的任务、使用工具并跨多个步骤做出决策以实现目标。与仅响应单个查询的简单聊天机器人不同，智能体可以规划、执行并根据结果调整其方法。这种能力为早期AI系统无法实现的自动化和问题解决开辟了可能性。
构建有效的智能体需要理解如何在赋予AI系统能动性的同时，保持控制力和可靠性。以下是掌握智能体AI开发的七个步骤。
# 步骤 1：理解核心智能体循环
每个智能体都遵循一个基本周期：观察当前状态、推理下一步该做什么、采取行动并观察结果。这个循环会持续进行，直到智能体完成任务或确定无法继续。
- 观察阶段涉及理解可用的信息和既定目标。
- 推理阶段是大语言模型（LLM）根据其指令和当前状态决定采取何种行动的地方。
- 行动阶段执行该决定，无论是调用API、运行代码还是搜索信息。
- 最后，智能体观察结果，并将其纳入下一步的推理步骤。
理解这个循环是基础。每个组成部分都可能失败或产生意外结果。您的智能体设计必须能优雅地处理这些可能性。在编写代码之前，请围绕这个周期建立您的心智模型。
您可以阅读7个必须知道的智能体AI设计模式以获取智能体设计模式的概述。
# 步骤 2：定义清晰的任务边界和目标
智能体需要明确定义的目标。模糊的目标会导致智能体行为混乱，采取不相关的行动，或者永远无法识别自己何时完成。您的任务定义应明确成功的标准以及适用的约束条件。
对于客服智能体而言，成功可能是解决客户的问题或正确地升级给人工客服。约束条件可能包括永远不对超过某个金额的退款做出承诺。这些边界可以防止智能体在追求目标时采取不当行动。
编写明确的目标标准供智能体检查。不要说“帮助用户”，而是明确规定“使用知识库回答用户的问题，或者告知他们他们的问题需要人工协助。”具体的（Concrete）目标才能带来具体的（Concrete）评估。
# 步骤 3：为您的智能体选择合适的工具
工具是智能体可以调用的函数，用于与环境交互。这些可能包括搜索数据库、调用API、执行代码、读取文件或发送消息。您提供的工具决定了您智能体的能力。
从最少量的工具集开始。每增加一个工具都会增加复杂性和潜在的故障模式。如果您的智能体需要检索信息，就给它一个搜索工具。如果需要执行计算，就提供一个计算器或代码执行工具。如果需要采取行动，就为这些行动提供特定的函数。
在智能体的提示词（prompt）中清晰地描述每种工具。包括工具的目的、所需的参数以及预期的输出。良好的工具描述有助于智能体在每种情况下选择正确的工具。描述不佳会导致工具滥用和错误。
在工具中实现适当的错误处理。当工具失败时，返回有信息量的错误消息，帮助智能体理解哪里出了问题，并可能尝试不同的方法。
阅读什么是智能体工作流？模式、用例、示例及更多内容，了解如何用工具、记忆和检索来增强LLM以构建智能体和工作流。如果您想通过实践学习，可以观看Python中的智能体AI实战：视频教程。
# 步骤 4：设计有效的提示词和指令
您智能体的系统提示词就是其操作手册。该提示词解释了智能体的目的、可用工具、如何推理问题以及如何格式化其响应。提示词的质量直接影响智能体的可靠性。
使用清晰的部分来构建您的提示词：智能体的角色和目标、可用工具及其使用方法、推理策略、输出格式要求以及约束或规则。使用示例向智能体展示如何处理常见场景。
包含明确的推理指令。告诉智能体要逐步思考、在行动前验证信息、承认不确定性，并在需要时请求澄清。这些元认知（meta-cognitive）指令提高了决策质量。
对于复杂的任务，训练智能体在执行前先制定计划。一个概述其方法的规划步骤通常比直接采取行动能带来更连贯的执行效果。
# 步骤 5：实施稳健的状态和内存管理
智能体在多个轮次中运行，随着工作积累上下文。有效管理状态和内存是必要的。智能体需要访问对话历史、前一个行动的结果以及它收集的任何中间数据。
仔细设计您的状态表示。智能体需要跟踪哪些信息？对于研究智能体，这可能包括已尝试的查询、找到的来源以及提取的信息。对于调度智能体，可能包括可用的时间段、参与者偏好和约束条件。
考虑 token 限制。长时间的对话可能会超出上下文窗口，迫使您实施内存管理策略：
- 总结（Summarization）：在保留关键事实的同时，压缩旧的交互信息。
- 滑动窗口（Sliding windows）：保持最近的交流处于完整详情状态，而较旧的上下文被精简或丢弃。
- 选择性保留（Selective retention）：识别并保留重要信息（如用户偏好、任务目标或重要决策），同时去除不太相关的细节。
对于复杂的智能体，实施短期和长期记忆。短期记忆存储当前任务所需的即时上下文。长期记忆存储应跨会话持久存在的信息，如用户偏好、学习到的模式或参考数据。将长期记忆存储在数据库或向量存储中，以便智能体在需要时可以查询。
让状态变化对智能体可见。当一个行动修改状态时，清楚地向智能体显示发生了什么变化。这有助于它理解其行动的影响并相应地规划下一步。以一致的格式更新状态，以便智能体能够可靠地解析和推理这些信息。
您可以阅读 Mem0 团队撰写的AI 智能体记忆：是什么、为什么以及如何运作，以获得对AI智能体内存的详细概述。
# 步骤 6：构建护栏和安全措施
智能体系统需要约束来防止有害或意外的行为。这些护栏在多个层面运行：智能体可以访问哪些工具、这些工具可以执行哪些操作，以及智能体被允许自主做出的哪些决策。
对高风险操作实施行动确认。在智能体发送电子邮件、进行购买或删除数据之前，必须强制要求人工批准。这种人在回路（human-in-the-loop）方法在为日常任务提供自动化的同时，可以防止代价高昂的错误。
设定明确的智能体行为限制。最大迭代次数可防止无限循环。最大成本预算可防止过度消耗外部系统。速率限制可防止过度消耗外部系统。
监控故障模式。如果智能体反复尝试同一个失败的操作，就要进行干预。如果它开始臆造不存在的工具调用，就停止它。如果它偏离了任务，就引导它回来。实施在出现问题时会停止执行的“断路器”（circuit breakers）。
记录所有智能体的行动和决策。这个审计跟踪对于调试和理解智能体在生产中的行为非常有价值。当出现问题时，日志会确切地告诉您智能体的想法和正在做的事情。
您可以查看 James Briggs 的AI 智能体的高级护栏教程以了解更多信息。
# 步骤 7：持续测试、评估和改进
智能体的行为比单轮（single-turn）完成更难预测。您无法预料到每一种情况，因此严格的测试至关重要。创建涵盖常见场景、边缘情况和故障模式的测试用例。
同时评估任务完成情况和行为质量。智能体是否完成了目标？它完成得是否高效？它是否遵循了指令和约束条件？它是否恰当地处理了错误？所有这些维度都很重要。
使用对抗性输入进行测试：
- 如果工具返回意外数据，会发生什么？
- 如果用户提供相互矛盾的指令，会发生什么？
- 如果外部 API 宕机了怎么办？
健壮的智能体能够优雅地处理这些情况，而不是直接崩溃。在可能的情况下，也要量化衡量性能。跟踪成功率、完成任务所需的步骤数、工具使用模式和每次任务的成本。这些指标有助于您识别改进点并捕获回归。
用户反馈很重要。真实世界的使用揭示了测试中遗漏的问题。当用户报告问题时，追踪智能体的决策过程以了解哪里出了问题。是提示词问题？是工具问题？还是推理失败？利用这些见解来改进您的智能体。
如果您有兴趣了解更多信息，可以参加 DeepLearning.AI 提供的评估AI智能体课程。
# 结论
智能体AI是一个令人兴奋的领域，已经获得了极大的关注和应用。因此，总会有新的框架和改进的设计模式出现。
保持跟上发展是至关重要的。但是，设定明确目标、适当的工具、良好的提示词、稳健的状态和内存管理、适当的护栏以及持续评估等基本原则不会改变。所以要关注它们。
一旦您掌握了这些基本功，您将能够构建可靠地解决实际问题的智能体。一个令人印象深刻的演示和一个可投入生产的智能体之间的区别在于周到的设计、谨慎的约束管理以及严格的测试和评估。继续构建吧！此外，如果您正打算自学智能体AI，可以查看智能体AI：自学路线图以获得结构化的学习路径。
# 有用的学习资源
Bala Priya C 是来自印度的开发人员和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交汇点工作。她的兴趣和专长领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正致力于通过撰写教程、操作指南、观点文章等方式学习并与开发者社区分享她的知识。Bala 还创建引人入胜的资源概述和编码教程。
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