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？

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：

  1. 将主题分解为关键问题
  2. 从多个来源搜索信息
  3. 通过交叉引用验证事实
  4. 将发现综合成连贯的摘要
  5. 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：

  1. 澄清业务问题
  2. 识别相关数据源
  3. 使用适当的统计方法执行分析
  4. 可视化关键发现
  5. 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：

  1. 研究指定领域的趋势话题
  2. 分析成功的内容模式
  3. 生成多个内容创意
  4. 创建带有吸引点的详细内容
  5. 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：I Agents (Complete 2025 Guide) – Superprompt.com