當前，我們正處在Agent開發的‘工程化轉折點’。打造一個真正“可上線”的Agent系統，不再只是拼接組件，而是圍繞四個核心模塊進行有機組合。

在大模型持續進化的今天，Agent 成為很多人眼中的“超級助手”，從代碼編寫到數據分析、從網頁問答到知識檢索，它無所不能。但如果你嘗試親自“造一個Agent”，很快會發現一個現實問題：

框架太多，套路太雜，效果卻難以復用上線。

這是因為，大多數教程和開源項目，講的是功能拼接，但真正想把Agent用于業務場景，就必須從“系統工程”的角度去看。

我們需要構建的不是“智能體”，而是系統

不是“大模型+插件=Agent”，而是一個具有輸入、輸出、記憶與執行能力的系統。這才是Agent的工程化本質。

目前已有多個Agent框架（如LangChain、CrewAI、AutoGen、Letta、MetaGPT、LangGraph），它們可以統一看作是在不同方式下對Agent系統工程的模塊化抽象與實現。

一個完整Agent系統的四大核心模塊

下面是構建Agent系統的“四大支柱模塊”，它們分別解決不同層次的問題：

1?? Memory：Agent的記憶層

負責狀態的維護與記憶。

Agent不是一次對話工具，它需要理解上下文、記住對話歷史、追蹤任務進展。這就需要一個記憶管理系統。

常見實踐：

• LangChain 的 ConversationBufferMemory/ SummaryMemory
• Letta 的“狀態感知式存儲”
• MemGPT 的持久型 memory chunk

記憶管理不僅僅是存儲文本，更包含對用戶意圖、任務狀態的建模與更新。

2?? Tools：Agent的行動能力

用來增強大模型的能力，讓它可以真正“做事”。

大模型擅長“說”，但不會“做”。通過工具調用，Agent才能真正與外部世界交互：查資料、調API、讀數據庫、處理Excel。

常見工具接入方式：

• LangChain 的 tool decorators
• OpenAI Function Calling
• AutoGen 的工具節點（ToolNode）
• CrewAI 的 tool worker 機制

舉例：

• 搜索引擎（Search API）
• 數據庫查詢（SQL、Vector Store）
• Web 控制器（Selenium、Playwright）
• 代碼執行器（Code Interpreter）

3?? Control：Agent的大腦機制

決定Agent如何推理、規劃、控制執行路徑。

如果把Memory和Tool比作Agent的“知識庫”和“手腳”，那么Control就是它的“大腦”——控制Agent的行為流程、調用順序、任務分解。

?? 常見控制機制：

• Prompt模板 + ReAct（推理+行動）
• Planner / Reasoner（LangChain 的 Plan-and-Execute）
• LangGraph 的狀態機流轉
• 多Agent協作控制（AutoGen，CrewAI）

?? 控制機制的好壞，直接影響Agent的行為是否穩定、合理、有邊界。

4?? Environment：Agent的運行環境

Agent需要與現實世界交互，因此必須設計其“工作環境”。

Agent最終不是在Jupyter或Colab里運行的，而是部署到真實系統中。因此它需要有一個與外部系統打通的“環境層”。

?? 實用場景：

• Gradio / Streamlit：構建交互頁面
• 企業微信 / Slack：企業內部部署
• Web插件 / Chrome擴展：網頁問答助手
• Serverless或微服務系統中部署API Agent

?? Environment的設計決定了Agent是否真正能融入業務流程、服務用戶，而不是“演示用”。

?? 四大模塊之間如何協作？

一個優秀的Agent系統不是模塊簡單疊加，而是通過清晰的邊界設計與調用鏈路，實現輸入 → 控制 → 工具調用/記憶獲取 → 輸出 → 反饋更新的閉環。

比如：

用戶輸入「請幫我查下A公司的近三年財報」 →Control模塊判斷需要搜索 + 調用財報API →Tool模塊完成請求 →Memory記錄用戶意圖和已完成的查詢任務 →Environment層將結果反饋到網頁端 →用戶繼續提問或結束任務。

?? 結語：工程化設計，讓Agent從“玩具”走向“應用”

如果你正打算構建一個能服務真實業務場景的Agent，不妨先問自己：

• 你的Agent有記憶嗎？是持久的還是臨時的？
• 它有哪些工具能力？調用路徑是否穩定可控？
• 它能自己決定調用哪個工具嗎？
• 它運行在哪？用戶如何使用它？

這些問題不是“加功能”，而是“構系統”。

?? 真正的Agent系統，不是萬能的GPT工具箱，而是一個可以逐步生長、長期迭代的智能系統。

最后送上AI智能體開源堆棧的組件：

本文轉載自??PyTorch研習社??，作者：南七無名式