从Model到Harness的AI Agent教程

作者：梅琳marlin2026.11.13 03:32浏览量：0

简介：本文面向开发者、产品与技术负责人，系统梳理AI Agent的核心概念，围绕Model、Tool、Skill、Harness、Scaffolding与策略设计，给出从目标拆解、工具接入、上下文构建、执行循环到验证排查的完整教程，帮助读者建立可落地、可维护的Agent设计与优化方法。

一、教程目标：你将完成什么？

本教程的目标不是简单解释“AI Agent是什么”，而是帮助读者完成一套可用于实际项目的 AI Agent 设计、搭建、验证与优化流程。

完成本教程后，你应当能够：

  1. 明确区分 Model、Tool、Skill、Scaffolding、Harness 等核心概念；
  2. 理解一个 AI Agent 是如何从“模型输出”走向“任务闭环”的；
  3. 能够设计一个最小可运行 Agent，包括目标定义、工具注册、上下文组织、执行循环与反馈机制；
  4. 掌握 Agent 运行过程中的常见配置项与风险控制方法；
  5. 能够验证 Agent 是否完成任务，并对失败场景进行排查；
  6. 从性能、安全、稳定性、成本与可维护性角度提出优化方案。

简单来说，本教程要解决的问题是：
如何把一个大模型从“会回答问题”升级为“能够按目标执行任务”的系统。

二、适用读者与适用场景

1. 适用读者

本教程适合以下读者：

  • 开发者：需要实际搭建 Agent，接入工具、模型与执行流程；
  • 技术负责人：需要评估 Agent 架构边界，划分系统职责；
  • 产品经理：需要理解 Agent 能力边界，设计可交付的智能应用；
  • 运维人员：需要关注 Agent 运行稳定性、权限控制、日志审计与告警；
  • 初学者：希望系统理解 Agent 概念，避免被混杂术语误导。

2. 适用场景

AI Agent 适合处理“单次对话难以完成”的任务，例如：

  • 读取文件并分析内容；
  • 调用工具查询数据或生成结果；
  • 编写并运行脚本完成数据处理；
  • 在网页或服务之间完成多步骤操作；
  • 根据用户目标自动规划、执行、检查并修正任务结果；
  • 结合检索、工具调用与反馈机制完成复杂工作流。

需要注意的是，Agent 并不是所有场景的万能方案。对于简单问答、固定模板生成、一次性文本总结等任务，普通模型调用往往更高效。Agent 更适合目标复杂、步骤不确定、需要外部工具或反馈闭环的任务。

agent-">三、前置准备：搭建 AI Agent 前需要知道什么？

在开始搭建 Agent 之前，需要具备一些基础认知与环境准备。

1. 基础认知准备

你需要了解以下内容：

  • 大语言模型的基本能力：模型接收文本输入，输出文本结果；
  • 结构化输出的概念：模型可以按指定格式输出，例如固定字段、步骤列表或工具调用意图；
  • 工具调用的基本流程：模型提出调用意图，外部系统执行，结果再返回模型；
  • 状态管理的概念：Agent 需要保存任务目标、历史步骤、工具结果与中间产物；
  • 权限与安全边界：工具执行必须满足最小权限原则，高风险操作需要确认或隔离。

2. 运行环境准备

建议准备以下通用能力：

  • 一个可调用的大模型服务；
  • 一个执行 Agent 循环的运行时环境；
  • 工具执行模块，用于调用文件、检索、接口或脚本；
  • 日志记录模块，用于记录模型输出、工具调用、执行结果与耗时；
  • 权限控制模块，用于限制 Agent 可访问的资源；
  • 错误处理模块，用于处理超时、参数错误、工具失败等异常情况。

3. 设计输入准备

在设计阶段，建议先明确以下信息：

  • 任务目标是什么；
  • 成功标准是什么；
  • 允许 Agent 使用哪些工具；
  • 哪些操作需要用户确认；
  • 最大执行步数是多少；
  • 是否需要结构化输出；
  • 失败时是否需要重试、回退或终止。

这些内容会直接影响后续 Scaffolding、Policy 与 Harness 的设计。

四、核心概念：Model、Tool、Skill、Harness 分别是什么？

AI Agent 领域术语较多，但核心可以先围绕四个概念理解：Model、Tool、Skill、Harness。

1. Model：Agent 的核心大脑

Model 通常指大语言模型，是 Agent 的推理与决策核心。

它负责的事情包括：

  • 理解用户目标；
  • 判断当前任务状态；
  • 决定下一步做什么；
  • 选择调用哪个工具；
  • 组织工具调用参数；
  • 根据工具返回结果继续推理；
  • 判断任务是否完成。

但 Model 本身不是 Agent 的全部。模型的能力边界是：

  • 输入文本；
  • 输出文本；
  • 根据上下文生成下一步意图。

模型本身并不能直接读取文件、访问数据库、执行代码或调用外部接口。这些动作需要由外围系统完成。

因此，一个关键结论是：
Model 不等于 Agent。Model 是 Agent 的核心推理组件，但不是执行系统。

2. Tool：Agent 的原子执行能力

Tool 是 Agent 可调用的具体能力单元。

常见 Tool 包括：

  • 文件读取工具；
  • 文件写入工具；
  • 数据查询工具；
  • 代码执行工具；
  • 网页抓取工具；
  • 接口调用工具；
  • 检索工具；
  • 计算工具；
  • 日志查询工具。

Tool 的设计要点包括：

  • 名称清晰；
  • 功能单一；
  • 输入参数明确；
  • 返回值结构稳定；
  • 权限可控；
  • 错误可捕获；
  • 超时可控；
  • 支持审计记录。

一个设计良好的 Tool 不应该承担过多职责。例如，“读取文件”与“分析文件内容”可以拆分：前者负责获取内容，后者由模型完成。这样可以减少耦合，提高可维护性。

3. Skill：可复用的任务能力单元

Skill 可以理解为比 Tool 更高一层的能力封装。

一个 Skill 通常由以下部分构成：

  • 目标描述；
  • 适用场景；
  • 所需 Tool；
  • 调用顺序；
  • 提示词或策略模板；
  • 输出格式；
  • 失败处理方式。

例如：

  • “生成日报 Skill”；
  • “数据清洗 Skill”；
  • “网页信息采集 Skill”；
  • “故障排查 Skill”；
  • “文档摘要 Skill”。

Skill 的价值在于复用。
如果某个任务经常重复出现，就可以把它抽象成 Skill，避免每次重新设计提示词、工具组合与执行流程。

从层级关系看，可以这样理解：

  1. Model：负责思考与决策
  2. Tool：负责执行具体动作
  3. Skill：负责封装一类任务能力
  4. Harness：负责让整个系统稳定运行

4. Harness：Agent 的运行执行框架

Harness 是 Agent 系统落地的关键部分，负责把模型、工具、状态、权限与反馈连接起来。

Harness 通常负责：

  • 初始化任务；
  • 加载上下文；
  • 调用模型；
  • 解析模型输出；
  • 校验工具调用参数；
  • 执行工具；
  • 捕获执行结果；
  • 更新任务状态；
  • 记录日志；
  • 控制执行循环；
  • 判断停止条件；
  • 处理异常与重试；
  • 输出最终结果。

可以用一句话概括：

Scaffolding 更偏向“怎么想”，Harness 更偏向“怎么跑”。

如果缺少 Harness，模型即使有很强能力，也无法稳定完成多步骤任务。

五、Scaffolding、Context Engineering 与 Policy：如何让 Agent 想得更清楚？

在 Model 与 Harness 之间，还有几个重要概念：Scaffolding、Context Engineering 与 Policy。

1. Scaffolding：设计 Agent 的思考逻辑

Scaffolding 可以理解为 Agent 的思考支架，包括：

  • 角色设定；
  • 任务目标；
  • 规划方法；
  • 提示词结构；
  • 思考步骤；
  • 中间结果表达；
  • 停止条件；
  • 反馈格式。

Scaffolding 关注的是：
Agent 应该如何组织思路，如何逐步推进任务。

例如，对于复杂任务，可以要求模型先输出任务拆解，再判断需要哪些工具，再执行工具，最后汇总结果。这样可以减少模型直接给出不可执行答案的概率。

2. Context Engineering：管理输入信息

Context Engineering 是上下文工程，核心目标是让模型在每一步看到最合适的信息。

上下文通常包括：

  • 用户目标；
  • 当前任务状态；
  • 历史执行结果；
  • 可用工具说明；
  • 权限限制；
  • 输出格式要求；
  • 检索到的相关资料；
  • 失败提示；
  • 重试次数；
  • 当前时间、环境或状态信息。

上下文不是越多越好。上下文过长会带来几个问题：

  • 增加推理成本；
  • 降低关键信息命中率；
  • 导致模型忽略重要约束；
  • 放大无关信息带来的干扰。

因此，Context Engineering 的关键不是“把所有信息塞进去”，而是“只提供当前步骤需要的信息”。

常见做法包括：

  • 对历史信息进行摘要；
  • 只保留最近几步工具结果；
  • 将大文件拆分为检索片段；
  • 对工具返回结果进行压缩；
  • 使用结构化字段传递关键状态；
  • 明确告诉模型当前可用工具与禁止行为。

3. Policy：定义 Agent 的行为边界

Policy 是策略层，用于规定 Agent 可以做什么、不能做什么、何时需要确认、何时必须停止。

常见 Policy 包括：

  • 工具白名单；
  • 权限分级；
  • 高风险操作确认；
  • 最大执行步数；
  • 最大执行时长；
  • 最大工具调用次数；
  • 敏感数据过滤；
  • 输出内容校验；
  • 失败终止条件；
  • 重试策略。

例如，只读操作可以直接执行，但涉及写入、删除、发布、支付、对外发送等操作，应要求确认或进入审批流程。

Policy 是 Agent 安全运行的重要基础。
没有 Policy，Agent 可能会产生不可预期的执行行为。

六、实施步骤：如何搭建一个最小 AI Agent？

下面给出一个通用实施流程。该流程适用于大多数 Agent 初版设计与开发验证。

步骤 1：明确任务目标

首先要定义 Agent 要完成什么任务。

示例目标：

  • 读取用户上传的文件，并总结关键内容；
  • 根据用户问题检索资料并生成答案；
  • 调用代码工具处理数据并输出结果；
  • 检查系统日志并定位异常原因。

目标必须尽量具体。模糊的“智能助手”很难验证。

建议目标描述包含：

  • 输入是什么；
  • 输出是什么；
  • 成功标准是什么；
  • 允许使用哪些能力；
  • 不允许执行哪些操作。

例如：

  1. 任务：分析用户提供的文本文件。
  2. 输入：本地文本文件路径。
  3. 输出：包含主题、关键段落、结论和风险点的结构化摘要。
  4. 限制：不得修改原文件，不得访问网络。

步骤 2：定义模型职责

明确模型负责哪些事情。

通常模型负责：

  • 理解任务；
  • 规划步骤；
  • 判断是否需要调用工具；
  • 生成工具调用参数；
  • 解析工具结果；
  • 总结最终答案。

模型不负责：

  • 实际执行代码；
  • 直接访问文件系统；
  • 直接修改外部系统；
  • 绕过权限检查。

这样可以保持职责清晰，降低安全风险。

步骤 3：设计 Tool 清单

根据任务目标，列出所需 Tool。

例如，一个任务可能需要：

  • 读取文件；
  • 检索资料；
  • 调用计算服务；
  • 生成报告；
  • 写入输出文件。

每个 Tool 都应定义清楚：

  1. 工具名：read_file
  2. 描述：读取指定路径的文本文件内容。
  3. 输入：
  4.   - file_path：文件路径
  5.   - encoding：编码方式，可选
  6. 输出：
  7.   - content：文件内容
  8.   - status：执行状态
  9. 权限：
  10.   - 只读
  11. 风险等级：
  12.   - 低
  13. 超时：
  14.   - 建议设置

工具设计原则：

  • 一个 Tool 只做一件事；
  • 参数尽量简单；
  • 返回结构稳定；
  • 错误信息可读；
  • 支持超时；
  • 支持权限控制。

步骤 4：设计 Skill 或任务模板

如果任务是常见类型，可以封装为 Skill。

例如“文件分析 Skill”：

  1. Skill 名称：文件分析
  2. 适用场景：用户上传文本文件并要求总结。
  3. 所需工具：
  4.   - read_file
  5.   - generate_report
  6. 执行流程：
  7.   1. 判断文件是否存在；
  8.   2. 读取文件内容；
  9.   3. 如内容过长，进行分段摘要；
  10.   4. 生成结构化分析；
  11.   5. 输出结果。
  12. 输出格式：
  13.   - 主题
  14.   - 关键结论
  15.   - 风险点
  16.   - 建议

Skill 的价值在于把常见任务的执行方式标准化。

步骤 5：搭建 Harness 执行循环

Harness 需要实现一个稳定循环。通用流程如下：

  1. 初始化任务
  2. 加载工具
  3. 加载策略
  4. 加载初始上下文
  6. while 任务未完成：
  7.     1. 组装当前上下文
  8.     2. 调用模型
  9.     3. 解析模型输出
  10.     4. 如果模型要求调用工具：
  11.         - 校验工具权限
  12.         - 校验参数格式
  13.         - 执行工具
  14.         - 记录结果
  15.         - 将结果写回上下文
  16.     5. 如果模型表示任务完成：
  17.         - 校验最终结果
  18.         - 输出答案
  19.         - 结束
  20.     6. 如果达到最大步数或出现异常：
  21.         - 停止任务
  22.         - 返回错误或降级结果
  24. 记录日志
  25. 输出结果

这里的关键是：
模型输出不是最终结果，执行结果才是。

模型可能提出工具调用，但 Harness 必须校验其合法性与安全性。

步骤 6：配置上下文与提示词

上下文需要围绕当前步骤组织。一个通用上下文结构可以包括：

  1. 系统约束：
  2.   你是任务执行助手，只能调用授权工具。
  3.   不得执行未授权操作。
  5. 任务目标：
  6.   ...
  8. 当前状态：
  9.   当前步骤：...
  10.   已完成：...
  11.   待完成：...
  13. 可用工具：
  14.   - 工具名称
  15.   - 工具用途
  16.   - 参数说明
  17.   - 权限范围
  19. 历史结果：
  20.   仅保留最近必要信息
  22. 输出要求：
  23.   如果任务未完成，请输出下一步行动。
  24.   如果任务完成，请输出最终结果。

提示词应避免过度冗长。核心信息应放在显著位置，例如任务目标、工具列表、权限限制、输出格式。

步骤 7：加入 Policy 与安全控制

Policy 应在执行循环中生效，而不是只写在提示词里。

建议包括：

  • 工具白名单；
  • 参数校验；
  • 权限校验；
  • 高风险操作确认；
  • 最大步数限制；
  • 超时控制；
  • 重试次数限制；
  • 敏感信息过滤；
  • 输出格式校验；
  • 审计日志。

例如：

  1. 如果工具风险等级为高风险：
  2.   暂停执行；
  3.   请求用户确认；
  4.   记录确认结果；
  5.   未确认则终止。
  7. 如果单步执行超时：
  8.   终止当前工具；
  9.   记录错误；
  10.   按策略决定是否重试。
  12. 如果总步数超过上限：
  13.   终止任务；
  14.   返回当前中间结果或失败原因。

步骤 8：增加日志与可观测能力

Agent 是多步骤系统，必须记录关键信息。

建议记录：

  • 每次模型输入摘要；
  • 每次模型输出；
  • 每次工具调用；
  • 工具参数摘要；
  • 工具执行结果摘要；
  • 耗时；
  • 错误信息；
  • 重试次数；
  • 最终输出；
  • 任务状态。

日志应遵循脱敏原则，避免记录敏感数据。
对于高风险字段，应只记录字段名或状态，而不是完整内容。

七、配置说明：哪些配置会影响 Agent 效果？

Agent 的行为通常由多个配置共同决定。以下配置不需要依赖某个特定平台，均可作为通用设计参考。

1. 最大执行步数

用于限制 Agent 最多执行多少轮推理或工具调用。

建议：

  • 开发调试阶段可设置较小值，快速暴露问题；
  • 生产环境应设置上限，防止失控；
  • 对于复杂任务，可设置分阶段步数预算。

风险：

  • 过小会导致任务无法完成；
  • 过大会增加成本并可能产生循环。

2. 单工具超时时间

用于限制某个工具最长时间执行时间。

建议：

  • 根据工具类型设置不同超时；
  • 对外部接口调用设置更严格超时；
  • 对代码执行类工具设置资源与时间限制。

风险：

  • 过短导致误失败；
  • 过长导致任务阻塞。

3. 工具白名单

限制模型只能调用允许的工具。

建议：

  • 按任务动态加载工具；
  • 高风险任务只开放必要工具；
  • 禁止模型自行创建工具或调用未注册工具。

4. 参数校验强度

模型生成的工具参数可能不合法，因此必须校验。

建议：

  • 必填字段校验；
  • 类型校验；
  • 枚举值校验；
  • 路径合法性校验；
  • 长度限制；
  • 敏感字段限制。

5. 上下文长度控制

建议：

  • 保留系统约束、任务目标与当前步骤；
  • 对历史工具结果进行摘要；
  • 对大文件进行分段检索；
  • 避免无关内容占用上下文。

6. 输出格式约束

如果下游系统需要结构化结果，应要求模型输出固定结构。

例如：

  1. {
  2.   "status": "completed",
  3.   "summary": "...",
  4.   "steps": [],
  5.   "risks": [],
  6.   "next_action": null
  7. }

输出后仍需进行格式校验，不能默认模型一定输出合法结构。

7. 重试策略

对于可重试错误，应设置有限重试。

建议：

  • 仅对超时、临时网络错误等可恢复错误重试；
  • 参数错误不应盲目重试；
  • 权限错误不应重试；
  • 重试次数应记录并限制。

八、示例说明：一个通用 Agent 伪代码流程

下面是一个与具体平台无关的伪代码示例，用于说明 Agent 的执行逻辑。

  1. function run_agent(task):
  3.     state = init_state(task)
  4.     tools = load_allowed_tools(task)
  5.     policy = load_policy(task)
  7.     for step in range(max_steps):
  9.         context = build_context(
  10.             goal = state.goal,
  11.             history = summarize_recent(state.history),
  12.             tools = tools,
  13.             policy = policy
  14.         )
  16.         action = model.decide(context)
  18.         if action.type == "final_answer":
  19.             if validate_output(action.result):
  20.                 return action.result
  21.             else:
  22.                 state.add_error("invalid_output")
  23.                 continue
  25.         if action.type == "tool_call":
  26.             tool = find_tool(action.tool_name)
  28.             if tool is None:
  29.                 state.add_error("tool_not_found")
  30.                 continue
  32.             if not policy.allows(tool):
  33.                 state.add_error("tool_not_allowed")
  34.                 continue
  36.             if not validate_parameters(action.parameters, tool.schema):
  37.                 state.add_error("invalid_parameters")
  38.                 continue
  40.             if tool.risk == "high":
  41.                 if not policy.confirm_required():
  42.                     return request_confirmation(tool, action.parameters)
  44.             result = execute_with_timeout(
  45.                 tool,
  46.                 action.parameters,
  47.                 timeout = tool.timeout,
  48.                 retry = policy.retry_limit
  49.             )
  51.             state.add_history({
  52.                 "tool": tool.name,
  53.                 "parameters_summary": summarize(action.parameters),
  54.                 "result_summary": summarize(result),
  55.                 "status": result.status
  56.             })
  58.             if result.status == "error":
  59.                 state.add_error(result.error)
  60.                 continue
  62.         else:
  63.             state.add_error("unknown_action_type")
  65.     return fallback_result(state)

这个流程的重点不是代码细节，而是体现 Agent 的闭环：

  1. 观察当前状态
  2. → 模型生成下一步动作
  3. → 系统校验动作
  4. → 执行工具
  5. → 返回结果
  6. → 更新状态
  7. → 继续推理

九、结果验证：如何判断 Agent 是否成功？

Agent 的验证不能只看“模型是否回答了”，而要看“任务是否完成、结果是否可信、过程是否可控”。

1. 功能验证

检查任务是否完成：

  • 是否正确读取输入；
  • 是否调用必要工具；
  • 是否生成预期输出；
  • 是否满足格式要求；
  • 是否达到成功标准。

2. 边界验证

测试异常场景：

  • 文件不存在；
  • 文件内容为空；
  • 工具调用超时；
  • 工具参数缺失；
  • 权限不足；
  • 网络失败；
  • 模型输出非法格式；
  • 模型试图调用未授权工具。

边界验证比正常路径更重要，因为 Agent 的风险通常出现在异常路径中。

3. 稳定性验证

重复运行同一任务，观察：

  • 结果是否一致；
  • 是否会陷入循环；
  • 是否频繁调用不必要工具；
  • 是否会生成不稳定输出；
  • 是否在相同输入下出现大幅偏差。

4. 安全验证

重点检查：

  • 是否绕过权限；
  • 是否访问敏感资源；
  • 是否执行危险命令；
  • 是否泄露敏感信息；
  • 是否可被恶意提示注入影响。

例如，当用户输入包含“忽略之前所有限制”时，Agent 是否仍遵守系统 Policy。

5. 成本验证

记录每次任务的：

  • 模型调用次数；
  • 工具调用次数；
  • 上下文长度；
  • 执行时长；
  • 失败重试次数。

如果成本明显过高，应优先优化上下文、工具数量与执行循环。

十、常见问题与排查思路

1. Agent 不调用工具，只生成文本

可能原因：

  • 工具描述不清晰；
  • 模型不知道工具可用；
  • 提示词没有明确行动要求；
  • 任务目标过于模糊；
  • 上下文缺少当前状态。

排查思路：

  • 检查工具是否已注册；
  • 检查工具描述是否明确；
  • 检查上下文是否包含可用工具；
  • 要求模型先输出下一步行动；
  • 使用结构化输出格式约束模型。

2. Agent 频繁调用错误工具

可能原因：

  • 工具职责重叠；
  • 工具描述相似；
  • 参数设计不合理；
  • 缺少工具使用优先级。

排查思路：

  • 合并或拆分相似工具；
  • 明确每个工具的适用场景；
  • 增加工具选择约束；
  • 在上下文中限制可选工具数量。

3. Agent 陷入循环

可能原因：

  • 没有停止条件；
  • 失败结果未正确反馈；
  • 模型持续尝试无效操作；
  • 步数上限过高；
  • 工具结果格式不稳定。

排查思路：

  • 增加最大步数限制；
  • 对重复动作进行检测；
  • 明确失败后的处理策略；
  • 要求模型在失败两次后总结原因；
  • 校验工具返回结果格式。

4. 上下文过长导致效果下降

可能原因：

  • 历史信息全部保留；
  • 工具返回结果过大；
  • 检索内容未过滤；
  • 文件内容未摘要。

排查思路：

  • 只保留最近必要信息；
  • 对长文本进行摘要；
  • 使用检索而不是全量塞入；
  • 对工具结果进行压缩；
  • 区分长期状态与短期状态。

5. 模型生成非法工具参数

可能原因：

  • 参数说明不充分；
  • 缺少示例；
  • 参数类型复杂；
  • 没有校验机制。

排查思路：

  • 提供参数示例；
  • 使用清晰字段名；
  • 减少嵌套结构；
  • 增加参数校验；
  • 校验失败时返回明确错误信息。

6. 高风险操作被执行

可能原因：

  • Policy 未生效；
  • 工具风险等级未标记；
  • 确认机制缺失；
  • 权限控制粒度太粗。

排查思路：

  • 建立工具风险分级；
  • 对高风险操作强制确认；
  • 在执行前校验权限；
  • 对关键操作记录审计日志；
  • 默认采用最小权限策略。

十一、优化建议：如何提升 Agent 质量？

1. 性能优化

可以考虑：

  • 对重复查询结果做缓存；
  • 对独立工具调用进行并行处理；
  • 对大文件进行分段处理；
  • 对历史上下文进行摘要；
  • 对简单任务使用更轻量的模型路由策略；
  • 减少无效模型调用。

2. 安全优化

建议：

  • 工具执行放在隔离环境；
  • 对输入输出进行敏感信息检测；
  • 对命令执行、文件写入、删除操作设置审批；
  • 禁止 Agent 访问未授权资源；
  • 对提示注入风险进行专项测试；
  • 记录完整审计日志。

3. 稳定性优化

建议：

  • 对工具调用设置超时；
  • 对临时错误进行有限重试；
  • 对失败步骤进行降级处理；
  • 为关键任务增加检查点；
  • 保存中间状态，避免任务中断后全部丢失；
  • 对长时间任务设置心跳或进度反馈。

4. 成本优化

建议：

  • 控制上下文长度；
  • 减少不必要工具调用；
  • 对工具返回结果做压缩；
  • 对常见任务建立模板化 Skill；
  • 对简单任务避免复杂 Agent 流程；
  • 统计每个任务的资源消耗。

5. 可维护性优化

建议：

  • 工具定义版本化；
  • 提示词与策略版本化；
  • Skill 文档化；
  • 日志结构化；
  • 测试集固定化；
  • 对每次变更进行回归测试。

Agent 是一个持续演进的系统。
如果没有测试集与日志，很难判断一次调整是优化还是退化。

十二、进阶理解：Agent 与普通对话模型的区别

普通对话模型通常是“一问一答”：

  1. 用户输入
  2. → 模型输出
  3. → 结束

而 Agent 是目标驱动闭环：

  1. 用户目标
  2. → 模型理解
  3. → 规划步骤
  4. → 调用工具
  5. → 获取结果
  6. → 判断状态
  7. → 继续执行
  8. → 完成任务
  9. → 输出结果

两者的关键差异在于：

  • 普通模型关注单次回答；
  • Agent 关注任务完成；
  • 普通模型输出文本即可结束；
  • Agent 需要执行、反馈与状态管理；
  • 普通模型不需要权限与工具治理；
  • Agent 必须考虑安全、权限、审计与失败恢复。

因此，设计 Agent 时不能只关注提示词，而要关注完整系统设计。

十三、总结：建立 AI Agent 的工程化认知

AI Agent 不是一个单一模型，也不是一段提示词，而是一套围绕目标完成任务的系统工程。

本教程的核心结论可以概括为：

  1. Model 是推理核心，但不是 Agent 全部；
  2. Tool 是执行单元，必须职责清晰、权限可控；
  3. Skill 是能力封装，适合复用常见任务流程；
  4. Harness 是运行框架，负责执行循环、状态管理与反馈；
  5. Scaffolding 决定思考结构，让 Agent 更有条理；
  6. Context Engineering 决定输入质量，避免信息过载；
  7. Policy 决定行为边界，保障安全与可控；
  8. 验证与排查必须覆盖正常路径和异常路径；
  9. Agent 优化应从性能、安全、稳定性、成本与可维护性综合考虑。

如果你要从零开始实践，可以按以下顺序推进：

  1. 定义任务目标
  2. → 设计工具清单
  3. → 搭建执行循环
  4. → 配置上下文与策略
  5. → 验证正常流程
  6. → 测试异常场景
  7. → 增加日志与监控
  8. → 持续优化

这样搭建出的 Agent，才更容易从演示原型走向可维护、可验证、可扩展的实际系统。

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