Agent实践经验总结

人工智能 Agent 的浪潮正席卷而来，它承诺了一个能够自主理解、规划并执行复杂任务的未来。然而，从酷炫的 Demo 到稳定可靠的生产环境应用，中间隔着一道巨大的鸿沟。构建一个真正高效、稳定且经济的 Agent，其实是一场回归工程本质的实践。

本文将剥离喧嚣，融合两大核心视角，为您提供一套从顶层设计到技术细节的 Agent 构建指南。我们将首先探讨构建 Agent 的四大基本支柱，然后深入剖析在实践中最为棘手的“长上下文（Long Context）”管理难题，并提供五大实战策略。

第一部分：Agent 设计的四大核心支柱

在动手之前，我们需要明确四个基本原则。它们是 Agent 系统能否落地的基石。

1. 规划能力：指令是蓝图，而非愿望

Agent 的规划能力，本质上高度依赖我们为其设计的指令（Prompt）。

• 核心观点：不要高估当前 LLM 的复杂推理与自主规划能力。切忌将一个复杂的任务作为一个整体直接抛给 Agent。

• 错误做法：依赖 Agent “自主拆解”任务。

• 推荐做法：人工预先拆解复杂任务。通过结构化、分步骤的清晰指令，引导模型完成每一步，而不是让它去猜测该做什么。您的角色是“架构师”，为 Agent 设计清晰的执行蓝图，而不是“许愿者”。

法则一：规划不是“交给模型”，而是“引导模型”。

2. 执行能力：Function Calling 是命脉

Agent 的价值在于它能与外部世界交互，而这完全依赖于其调用工具（API）的能力，即 Function Calling。

• 核心观点：工具调用的准确性是 Agent 的生命线。不同基座模型的此项能力差异巨大。

• 行动要点：在技术选型阶段，必须严格测试和评估备选模型的 Function Calling 准确率。可以参考权威榜单，如 Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL)。

• 现实警示：即便是 GLM4.5 这样的榜单中的顶级模型，其准确率也远非 100%（在 BFCL 上约为 70.85%）。这意味着每 10 次调用就可能有 2-3 次失败，这在许多生产场景中是不可接受的。

法则二：工具调用不是“有就行”，而是“准才用”。

3. 架构哲学：如非必要，勿增实体

在技术圈，“酷”常常成为过度设计的诱因。多智能体（Multi-Agent）系统就是典型例子。在引入复杂性之前，请先冷静评估其必要性。

让我们以一个常见的“客服自动退款”场景为例：

• 过度设计（多智能体方案）：

  • Agent A：理解用户意图。

  • Agent B：查询订单。

  • Agent C：判断退款策略。

  • Agent D：执行退款并回复。

  • 结果：高延迟、高成本、调试复杂、高风险。

• 极简且高效的方案：

  • 核心流程：单轮 LLM 调用 + JSON Schema 强校验 + 后端工具调用 + 人工安全确认（针对高风险操作）

  • 结果：成本低于 $0.002/次，延迟约 1.2 秒，系统稳定、可扩展。

在这个场景下，任务流程是固定的，不需要动态规划或自我反思。多智能体系统纯属过度设计。

法则三：复杂 ≠ 高级，简单 ≠ 低能。适配场景才是关键。

4. 记忆机制：双轨制打造“成长型”大脑

一个健壮的 Agent 需要记忆来维持上下文并不断成长。

• 短期记忆（上下文记忆）：通过在 Prompt 中维护一个“状态记录”，如“已完成任务”、“目标”、“待办任务”，来确保任务执行的连贯性，避免“失忆”。

• 长期记忆（持久化记忆）：

  • 事实性记忆：通过 RAG (检索增强生成) 实现，让 Agent 能查询产品文档、历史数据等。

  • 程序性记忆：通过 微调 (Fine-tuning) 实现，将成熟的 Prompt 模式固化为模型的“行为习惯”，或定制其独特的语言风格。

短期记忆是 Agent 执行任务的基础，而长期记忆则让它“越用越聪明”。这个“短期记忆”，即模型的上下文窗口，也正是我们面临的最大挑战之一。

第二部分：深度剖析——驾驭长上下文的五大实战策略

随着 Agent 与用户交互轮次增多、工具调用结果堆积，上下文窗口会迅速膨胀，并引发一系列问题：关键信息被稀释、前后信息冲突、幻觉“中毒”、甚至因大量重复文本导致“行动瘫痪”。

以下五种策略，能有效帮你驾驭长上下文，为你的 Agent “减负”和“聚焦”。

策略一：卸载 (Offload)

• 核心思想：不要将工具返回的所有原始信息都塞进上下文。将它们“卸载”到外部存储（如文件、数据库），然后只将一个轻量级的“指针”（如摘要、文件名或ID）返回给模型。

• 类比：我们记住的是“某本书里讲过某个概念”，而不是记住整本书的内容。当需要时，我们再根据“指针”去翻书。

• 应用：将 Agent 的 TODO List 存入文件并持续更新；让子 Agent 将研究成果写入文档，而不是在对话中冗长地汇报。Agent Memory 本质上也是一种特殊的 Offload。

策略二：检索 (Retrieve)

• 核心思想：我们所熟知的 RAG。通过精准检索，只将与当前任务最相关的信息动态地加载到上下文中，保证“喂”给模型的都是高质量信息。

• 实践路径：

  1. 传统 RAG：从向量检索到混合搜索、图 RAG 等，适用于知识库、文档问答。

  2. 代码/日志场景：返璞归真，通过 Agent 调用 grep/find 等命令在文本索引（如 llms.txt）中查找信息，效果有时出奇地好。

• 妙用：在 Agent 每完成一步后，重新 Retrieve 一下它的 TODO List，这能起到“反复提醒、保持聚焦”的作用，避免它在长流程中“走神”。

策略三：压缩 (Reduce)

• 核心思想：通过各种手段主动裁剪和精炼上下文内容。

• 常见手法：

  1. 预处理工具输出：将 HTML 搜索结果转为 Markdown，或用另一个小模型先对内容进行总结。

  2. 总结历史对话：当上下文过长时，用 LLM 对早期的对话历史进行总结。但这需要极高的总结质量，否则可能丢失关键信息或引入新的幻觉。

  3. 保留错误信息：一个有争议但实用的观点是，保留工具调用的失败日志和错误信息。这能让新一代的模型进行“自我纠正”，同时也对后续要讲的“缓存”策略更友好。

策略四：隔离 (Isolate)

• 核心思想：“分而治之”。如果一个任务的上下文压力过大，就将其拆分为多个子任务，分配给不同的子 Agent。每个子 Agent 拥有自己独立、干净、聚焦的上下文。

• 适用场景：

  • 天然并行的“只读”类工作，如分头进行网页资料检索、代码库阅读。

  • 通过代码沙箱隔离执行环境。让 Agent 生成代码在沙箱中运行，大量中间状态（如图表、数据文件）都保留在沙箱内，只将最终的关键结果返回给 Agent。这极大地减轻了 LLM 的上下文负担。

策略五：缓存 (Cache)

• 核心思想：这是一个关乎成本和性能的工程策略。LLM 推理时，对已处理过的 Token（前缀）可以缓存其键值对（KV Cache），从而在后续生成时大大加快速度、降低成本。

• 行动原则：确保每次 LLM 调用的上下文“前缀”尽可能保持一致。

• 设计要点：

  • 将系统指令、工具定义等固定内容放在 Prompt 的最前面。

  • 将用户输入、历史消息等动态变化的内容放在末尾。

  • 谨慎使用修改或删除历史消息的操作，因为它会破坏缓存的连续性，导致缓存失效。

总结思考：

构建一个强大的 AI Agent，其核心不是追求最复杂的架构或最“自主”的幻觉，而是回归到扎实的软件工程原则：

1. 清晰的规划：你来设计蓝图，Agent 负责执行。

2. 可靠的执行：严格测试工具调用的稳定性。

3. 简洁的架构：从最简单的方案开始，只在必要时增加复杂性。

4. 智慧的记忆：主动、精细地管理模型的上下文窗口。

总之一句话，克制比炫技更重要，稳定比复杂更珍贵。