最近随着大模型开始火爆，只要你一打开手机，不管是懂技术的还是不懂技术的，所有人都在聊同一个词——Agent（智能体）。

老板在会上问你：“咱们的业务能不能加个 Agent？” 投资人在咖啡厅里聊：“大模型只是工具，落地还得看 Agent。” 甚至连卖课的都在喊：“错过 Agent，你就错过了 AI 时代的最后一张船票！”

还有各种层出不穷的智能体产品更是让人眼花缭乱。结果是，这个要买会员，那个要充值，再要不就是免费的都降智。反正智能体玩没玩明白不知道，但花在AI大模型的钱先算不明白了。

朋友们，不知道你们有没有想过：这个被吹上天的 Agent，到底是个什么东西？

是给 ChatGPT 穿了个马甲？还是真有什么黑科技？ 很多人其实是懵的。大家都在人云亦云，觉得这玩意儿是个神秘的黑盒，好像把大模型往里一扔，它就能自己写代码、自己赚钱了。

今天这条视频，我就带你来扒一扒Agent的老底。不过与其在外面听那些概念炒作，不如咱们直接钻到发动机舱里，看看它是怎么造出来的。

要想看透 Agent 的本质，有两个最好的参考工具：LangChain 和 LangGraph。 这俩是目前全球最主流的 AI 开发框架。搞懂了它们，你再看市面上那些五花八门的智能体，CodeBuddy啊，灵光啊什么的，在你眼里就全是透明的了。

如果你不想做 AI 时代的“韭菜”，想做那个看透本质的人，这条视频，一定要看到最后。

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LangChain — 当大模型只是“流水线工人”

首先，我们得聊聊 LangChain。 在 Agent 这个概念还没彻底火起来之前，LangChain 其实已经统治了 AI 开发圈。

它的核心概念，就在这个 Chain（链） 字上。

什么叫 Chain？大家想象一下工厂的流水线。 原料进来，第一道工序清洗，第二道工序加工，第三道工序包装。

在 LangChain 的早期架构里，大语言模型（LLM）扮演的是什么角色呢？ 它只是这条流水线上的一个工人，或者说一道工序。

举个例子，一个最简单的智能体工具工作流程是这样的：

1. 第一步：收集你提过来的提示词，做一些整理和补充，把他整理成明确，通顺的问题0。
2. 第二步：把整理好的问题再扔给LLM大语言模型，让他给出答复。
3. 第三步：LLM大语言模型给出的答复信息比较多，整理整理，把最关心的内容整理出来，再返回给你。

这样一个典型的流程，用LangChain框架去实现，大概就是这样：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom config.load_key import load_keyfrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParser# 提示词模板prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([    ("user", "{text}")])# 构建阿里云百炼大模型客户端llm = ChatOpenAI(    model="qwen-plus",    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",    openai_api_key=load_key("BAILIAN_API_KEY"),)# 结果解析器 StrOutputParser会AIMessage转换成为str，实际上就是获取AIMessage的content属性。parser = StrOutputParser()# 构建链chain = prompt_template | llm | parserchain.invoke({"text":"你是谁"})//答案：'我是通义千问，由阿里云研发的超大规模语言模型。我能够回答问题、创作文字，如写故事、公文、邮件、剧本等，还能进行逻辑推理、编程，甚至表达观点和玩游戏。我支持多种语言，包括中文、英文、德语、法语、西班牙语等。如果你有任何问题或需要帮助，欢迎随时告诉我！'

这个Chain链条就是完整的处理逻辑，如果你还需要构建更复杂的业务流程，比如大模型第一次回答的答案，你还要再次调用其他大模型，那就在这个链条后面添加更多的组件就可以了。

发现了吗？在这里，大模型虽然很聪明，但它没有话语权。 它被我们写死的代码（Chain）推着走。A 做完必须做 B，B 做完必须做 C。

这种架构的优点是稳定，但缺点太致命了——它太死板。 这就好比你雇了个天才，但你只让他拧螺丝。如果中间螺丝滑丝了（大模型出错了），这条 Chain 是不知道变通的，它只会报错。

说到这儿，大家觉得这种“一根筋”的流程能叫智能体吗？或者你有没有遇到过这样逻辑定义的智能体？可以在评论区说说你的想法。

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LangGraph —赋予大模型指挥权

因为 Chain 太死板，解决不了复杂问题，所以 LangGraph 诞生了。 LangGraph 的核心，从 Chain（链）变成了 Graph（图）。

但最最最关键的区别在于，LangGraph 引入了大模型最需要的一个能力：循环（Loop）+ 记忆(State)。

在 LangGraph 的架构里，大模型（LLM）摇身一变，从流水线工人变成了交通指挥官。

当一个任务进来，LangGraph 不会规定死下一步走哪。 它会把当前的情况（我们管它叫 State/状态）扔给大模型，问它：“老板，你看现在这情况，咱们下一步该干啥？”

大模型一看：“这步做错了，重做！”——这就是循环。 大模型一看：“这步做完了，下一步！”——这就是推进。

比如这里就是一个典型的案例。

# 构建一个图。图中两个步骤：第一步让大模型推荐一个有名的作家，第二步，让大模型用推荐的作家的风格写一个100字以内的笑话。from typing import TypedDictfrom typing_extensions import NotRequiredfrom langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaverfrom langgraph.constants import START, ENDfrom langgraph.graph import StateGraphfrom config.load_key import load_keyfrom langchain_community.chat_models import ChatTongyi# 构建阿里云百炼大模型客户端llm = ChatTongyi(    model="qwen-plus",    api_key=load_key("BAILIAN_API_KEY"),)class State(TypedDict):    author: NotRequired[str]    joke: NotRequired[str]def author_node(state:State):    prompt = "帮我推荐一位受人们欢迎的作家。只需要给出作家的名字即可。"    author = llm.invoke(prompt)    return {"author":author}def joke_node(state:State):    prompt = f"用作家：{state['author']} 的风格，写一个100字以内的笑话"    joke = llm.invoke(prompt)    return {"joke":joke}builder = StateGraph(State)builder.add_node(author_node)builder.add_node(joke_node)builder.add_edge(START,"author_node")builder.add_edge("author_node","joke_node")builder.add_edge("joke_node",END)checkpointer = InMemorySaver()graph = builder.compile(checkpointer=checkpointer)graph

返回结果：

先让大模型推荐一个受欢迎的作家，然后再让大模型用这个作家的风格写一个笑话。

# 正常执行一个图import uuidconfig = {    "configurable": {        "thread_id": uuid.uuid4(),    }}state = graph.invoke({}, config)print(state["author"])print()print(state["joke"])

返回结果：content=‘村上春树’ additional_kwargs={} response_metadata={‘model_name’: ‘qwen-plus’, ‘finish_reason’: ‘stop’, ‘request_id’: ‘f3f97a29-4e8b-4d6b-8cb6-05941efaee93’, ‘token_usage’: {‘input_tokens’: 23, ‘output_tokens’: 4, ‘total_tokens’: 27, ‘prompt_tokens_details’: {‘cached_tokens’: 0}}} id=‘run-c7b0f76c-b403-4175-a7ee-a7c10151c73c-0’

content=‘我养的猫突然开口说话，说它其实是村上春树笔下的人物。 \n“那你该去参加文学奖。”我说。 \n它摇摇头：“太麻烦了，我还是更想喝那杯威士忌，加冰，像爵士乐一样安静地融化。” \n然后我们沉默，听着窗外的萨克斯风——其实只是邻居在锯木头。’ additional_kwargs={} response_metadata={‘model_name’: ‘qwen-plus’, ‘finish_reason’: ‘stop’, ‘request_id’: ‘0c641b22-9bc6-47c3-b9a2-ff8125eb607a’, ‘token_usage’: {‘input_tokens’: 166, ‘output_tokens’: 80, ‘total_tokens’: 246, ‘prompt_tokens_details’: {‘cached_tokens’: 0}}} id=‘run-2e158741-d294-479e-a049-dd22063636d0-0’

经过处理后，如果觉得效果不理想，比如他推荐的这个作者不喜欢，还可以回到某一个节点，修改大模型的结果，换一个作者，重新写笑话。

# 查看所有checkpoint检查点states = list(graph.get_state_history(config))# 推荐作家那一步selected_state = states[1] # 重新设定Statenew_config = graph.update_state(selected_state.config, values={"author": "郭德纲"})# 重新执行Graphgraph.invoke(None,new_config)

返回结果：{‘author’: ‘郭德纲’,
‘joke’: AIMessage(content=‘昨儿上街买包子，老板问：“要几个？”我说：“来俩。” \n他一愣：“就俩？不够吧？” \n我说：“够了，我胃口小。” \n老板叹口气：“不是，我这蒸笼五十个起卖……” \n我说：“那你早说啊！” \n拎起五十个包子就走。 \n回家路上饿了，边走边吃，吃到四十八个，到家剩俩。 \n媳妇问：“就买俩？” \n我说：“对，就俩。”’, additional_kwargs={}, response_metadata={‘model_name’: ‘qwen-plus’, ‘finish_reason’: ‘stop’, ‘request_id’: ‘d0f1f5ce-4764-4efb-a00a-cc5585167efe’, ‘token_usage’: {‘input_tokens’: 26, ‘output_tokens’: 110, ‘total_tokens’: 136, ‘prompt_tokens_details’: {‘cached_tokens’: 0}}}, id=‘run-b752980d-ca0a-44de-9cad-84259496569b-0’)}

从这个案例看出：

Agent = 大模型 + 循环控制流 + 记忆。 只有具备了这种“循环”和“决策”能力的架构，才配叫真正的 Agent。

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三种核心模式与“积木组合”

好，理解了“图”和“循环”，接下来才是最精彩的部分。 市面上那些看似复杂的 Agent，其实都是由三种最基础的“图模式”演变来的。

第一种：反思模式（Reflection）。这就像一个“强迫症作家”。 大模型写一段代码，然后自己跳到“批评家”节点，挑自己的毛病。如果有毛病，就跳回去重写。直到自己满意为止。 这就是为什么现在的 AI 写代码越来越准，因为它自己在图里跑了好几圈才给你看。

第二种：工具路由模式（Tool Routing）。 这就像一个 “全能工匠”。 中间是大脑，周围挂着计算器、谷歌搜索、画图工具。 大脑看一眼问题：“嗯，这个需要算数。” 啪，调用计算器。算完回来发现：“哎，还需要搜个图。” 啪，调用搜索。 这是目前最通用的助理形态。

第三种：监督者模式（Supervisor Mode）。 这个最厉害，它像一个 “项目经理带着一帮小弟”。 顶部有一个监督者大模型（Supervisor），它不干脏活累活，它只负责分包。 任务来了，监督者说：“小王（写代码的 Agent），你去写个爬虫。” 小王干完回来汇报。监督者一看：“不行，这爬虫报错了。小李（查文档的 Agent），你去查查文档怎么修。” 小李查完回来汇报。监督者再指挥小王去修。 整个过程，监督者在不断协调，直到任务搞定。

重点来了！ 现在的超级智能体是怎么做出来的？ 就是把这三种模式，像搭积木一样组合起来！

在一个“监督者模式”里，那个负责写代码的“小弟”，它内部可能就是一个“反思模式”的图； 那个负责查文档的“小弟”，它内部可能就是一个“工具路由模式”的图。

你把这些图嵌套在一起，就构成了那些几百美金一个月的高级 AI 员工。 从部分到整体，从简单到复杂，这就是 Agent 产品的底层逻辑。

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总结

最后，总结一下。

大家不要被 Agent 这个词吓倒。 无论外面的产品包装得多么花哨，剥开外壳，它们都是由 LangGraph 这种状态机编织出来的网络。

LangChain 让我们学会了把大模型当工人用； 而 LangGraph 让我们学会了把大模型当经理用，甚至当 CEO 用。

当你理解了这三种图的模式，并且知道怎么组合它们时，你就已经比 99% 的人更懂 Agent 了。

至于 LangChain 和 LangGraph 的具体代码怎么写，那些 add_node、add_edge 的语法细节，短视频里讲太枯燥了。有兴趣我们再深聊。

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