文章详细介绍了构建AI Agent的实用路径，强调从小问题开始，避免一开始就想做通用Agent。核心是理解"模型→工具→结果→模型"的循环流程。具体步骤包括：选择明确小问题、选用现有基础LLM、确定外部交互工具、搭建基础工作流、谨慎添加记忆、包装可用界面、小步迭代测试、控制功能范围。通过构建一个具体Agent的全流程，可以快速掌握Agent开发的核心原理，之后再构建其他Agent将事半功倍。

---

一点祛魅

这是最近 X 上比较流行的一个帖子——来自 Reddit——见原文

内容是如何构建第一个 AI Agent，通过循环——模型 → 工具 → 结果 → 模型，来构建 Agent 。

对，很简单。算是对 Agent 的一点祛魅——即使 Manus 等通用的 Agent，本质也是这么一个小的 Loop 。

正文

I’ve seen a lot of people get excited about building AI agents but end up stuck because everything sounds either too abstract or too hyped. If you’re serious about making your first AI agent, here’s a path you can actually follow. This isn’t (another) theory it’s the same process I’ve used multiple times to build working agents.

很多人对构建 AI Agent 感到兴奋，但最终却因为一切听起来太抽象或被过度宣传而陷入困境。如果你真的想认真打造你的第一个 AI Agent，这里有一条实际可行的路径。这不是又一个理论，而是我多次用来构建可用 Agent 的流程。

---

Pick a very small and very clear problem. Forget about building a “general agent” right now. Decide on one specific job you want the agent to do. Examples: – Book a doctor’s appointment from a hospital website – Monitor job boards and send you matching jobs – Summarize unread emails in your inbox. The smaller and clearer the problem, the easier it is to design and debug.

选择一个非常小且非常清晰的问题。现在不要想着构建“通用 Agent”。确定你希望 Agent 完成的一个具体任务。举例：——在医院网站预约医生 ——监控招聘网站并推送匹配职位 ——总结收件箱里未读邮件。问题越小越清晰，设计和调试就越容易。

---

Choose a base LLM. Don’t waste time training your own model in the beginning. Use something that’s already good enough. GPT, Claude, Gemini, or open-source options like LLaMA and Mistral if you want to self-host. Just make sure the model can handle reasoning and structured outputs, because that’s what agents rely on.

选择一个基础大模型。刚开始不要浪费时间训练自己的模型，直接用已经足够好的现成模型。GPT、Claude、Gemini，或者如果你想自托管可以用 LLaMA、Mistral 等开源选项。只要确保模型能处理推理和结构化输出，因为 Agent 依赖这些能力。

---

Decide how the agent will interact with the outside world. This is the core part people skip. An agent isn’t just a chatbot but it needs tools. You’ll need to decide what APIs or actions it can use. A few common ones: – Web scraping or browsing (Playwright, Puppeteer, or APIs if available) – Email API (Gmail API, Outlook API) – Calendar API (Google Calendar, Outlook Calendar) – File operations (read/write to disk, parse PDFs, etc.)

决定 Agent 如何与外部世界交互。这是很多人忽略的核心部分。Agent 不只是聊天机器人，它需要工具。你需要决定它能用哪些 API 或执行哪些操作。常见选项：——网页爬取或浏览（Playwright、Puppeteer 或现成 API） ——邮箱 API（Gmail、Outlook） ——日历 API（Google、Outlook） ——文件操作（读写磁盘、解析 PDF 等）。

---

Build the skeleton workflow. Don’t jump into complex frameworks yet. Start by wiring the basics: – Input from the user (the task or goal) – Pass it through the model with instructions (system prompt) – Let the model decide the next step – If a tool is needed (API call, scrape, action), execute it – Feed the result back into the model for the next step – Continue until the task is done or the user gets a final output.

搭建骨架工作流。不要急着用复杂框架，先把基础流程串起来：——用户输入（任务或目标） ——用系统提示传递给模型 ——让模型决定下一步 ——需要工具时（API 调用、爬取、操作），就执行 ——把结果反馈给模型进入下一步 ——直到任务完成或用户得到最终输出。

---

This loop - model --> tool --> result --> model is the heartbeat of every agent.

这个循环——模型 → 工具 → 结果 → 模型，是每个 Agent 的核心。

---

Add memory carefully. Most beginners think agents need massive memory systems right away. Not true. Start with just short-term context (the last few messages). If your agent needs to remember things across runs, use a database or a simple JSON file. Only add vector databases or fancy retrieval when you really need them.

谨慎添加记忆。很多新手认为 Agent 一开始就需要庞大的记忆系统，其实不然。先用短期上下文（最近几条消息）即可。如果 Agent 需要跨会话记忆，可以用数据库或简单的 JSON 文件。只有在真正需要时再加向量数据库或复杂检索。

---

Wrap it in a usable interface. CLI is fine at first. Once it works, give it a simple interface: – A web dashboard (Flask, FastAPI, or Next.js) – A Slack/Discord bot – Or even just a script that runs on your machine. The point is to make it usable beyond your terminal so you see how it behaves in a real workflow.

给它包上一个可用的界面。刚开始用命令行就行。等工作流跑通后，加一个简单界面：——网页仪表盘（Flask、FastAPI、Next.js） ——Slack/Discord 机器人 ——或者只是在本地运行的脚本。关键是让它能在真实流程中使用，不仅限于终端。

---

Iterate in small cycles. Don’t expect it to work perfectly the first time. Run real tasks, see where it breaks, patch it, run again. Every agent I’ve built has gone through dozens of these cycles before becoming reliable.

小步迭代。不要指望第一次就完美运行。先用真实任务跑一遍，发现问题就修补，再跑一遍。每个我做过的 Agent 都经历了几十次这样的循环才变得可靠。

---

Keep the scope under control. It’s tempting to keep adding more tools and features. Resist that. A single well-functioning agent that can book an appointment or manage your email is worth way more than a “universal agent” that keeps failing.

控制好范围。很容易不断加工具和功能，但要克制。一个能流畅预约或管理邮件的 Agent，比一个经常出错的“万能 Agent”更有价值。

---

The fastest way to learn is to build one specific agent, end-to-end. Once you’ve done that, making the next one becomes ten times easier because you already understand the full pipeline.

最快的学习方式是从头到尾做一个具体的 Agent。一旦你完成了这个流程，之后再做其他 Agent 会容易十倍，因为你已经掌握了整个流程。

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓

CSDN粉丝独家福利

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】

读者福利： 👉👉CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈

（👆👆👆安全链接，放心点击）

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

👉1.大模型入门学习思维导图👈

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。（全套教程文末领取哈）

👉2.AGI大模型配套视频👈

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

👉3.大模型实际应用报告合集👈

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程文末领取哈）

👉4.大模型实战项目&项目源码👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战项目来学习。（全套教程文末领取哈）

👉5.大模型经典学习电子书👈

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程文末领取哈）

👉6.大模型面试题&答案👈

截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）

为什么分享这些资料?

只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿分享给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！

这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

CSDN粉丝独家福利

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】

读者福利： 👉👉CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈

（👆👆👆安全链接，放心点击）