很多人对构建AI Agent充满热情，却常常因为理论过于抽象或宣传过于夸大而陷入僵局。如果你真的想动手打造你的第一个AI Agent，本文提供了一条真正可以遵循的实战路径。作者摒弃了空洞的理论，分享了他多次成功构建可用Agent的完整流程，从选择一个微小问题开始，到搭建核心工作流，再到迭代优化，助你从0到1，踏出最关键的第一步。
如何构建你的第一个AI Agent：一份拒绝空谈的实战指南
我看到很多人对构建AI Agent充满热情，但最终却陷入了僵局，因为各种说法要么过于抽象，要么过于夸大。如果你是认真地想制作你的第一个AI Agent，这里有一条你完全可以遵循的路径。这（又）不是一篇理论文章，这是我自己多次用来构建可用Agent的同样流程。
- 选择一个微小且清晰的问题
暂时忘掉构建“通用智能体”（general agent）这回事。先决定一个你希望Agent完成的【具体】任务。例如：
• 从医院网站上预约医生
• 监控招聘网站并向你发送匹配的职位
• 总结你收件箱里的未读邮件
问题越小、越清晰，设计和调试就越容易。
- 选择一个基础LLM
一开始别浪费时间去训练自己的模型。用一个已经足够好的模型就行。GPT、Claude、Gemini，或者如果你想自托管的话，也可以选择像LLaMA和Mistral这样的开源选项。只需确保模型能够处理推理和结构化输出，因为这正是Agent所依赖的能力。
- 决定Agent与外部世界的交互方式
这是人们常常跳过的核心部分。Agent不仅仅是个聊天机器人，它需要工具。你需要决定它可以使用哪些API或执行哪些动作。一些常见的工具包括：
• 网页抓取或浏览 (Playwright, Puppeteer，或者如果网站提供API的话就用API)
• 邮件API (Gmail API, Outlook API)
• 日历API (Google Calendar, Outlook Calendar)
• 文件操作 (读/写磁盘，解析PDF等)
- 构建骨架工作流
先别急着上手复杂的框架。从搭建最基础的流程开始：
• 接收用户的输入（任务或目标）
• 将输入连同指令（系统提示）一起传递给模型
• 让模型决定下一步行动
• 如果需要使用工具（调用API、抓取网页、执行动作），就去执行它
• 将执行结果反馈给模型，供其进行下一步决策
• 持续这个循环，直到任务完成或用户得到最终输出
【重点】
这个 “模型 → 工具 → 结果 → 模型” 的循环，是每一个Agent的心跳。
【重点结束】
- 谨慎地添加记忆
大多数初学者以为Agent一上来就需要庞大的记忆系统。并非如此。先从短期上下文（最近的几条消息）开始。如果你的Agent需要跨次运行记住事情，使用一个数据库或一个简单的JSON文件即可。只有当你【真的】需要时，再去添加向量数据库或那些花哨的检索系统。
- 为它包装一个可用的界面
一开始用命令行界面（CLI）就行。一旦它能工作了，就给它一个简单的界面：
• 一个Web仪表盘 (用Flask, FastAPI, 或Next.js)
• 一个Slack/Discord机器人
• 甚至只是一个在你本地机器上运行的脚本
关键是让它在你的终端之外变得可用，这样你才能看到它在真实工作流中的表现。
- 小步快跑，循环迭代
别指望它第一次就能完美运行。用它去执行真实的任务，看看它在哪里出问题，修复它，再运行。我构建的每一个Agent在变得可靠之前，都经历了几十次这样的循环。
- 严格控制范围
不断添加更多工具和功能的诱惑是巨大的。要抵制住。一个能稳定预约或管理你邮件的单一功能Agent，其价值远超一个 sürekli 失败的“通用Agent”。
学习最快的方法，就是端到端地构建一个具体的Agent。一旦你完成了这第一步，构建下一个就会容易十倍，因为你已经理解了完整的流程。
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