业务拆分不仅决定了工具选择、Prompt架构、记忆体系，还直接影响技术架构在系统中的组合方式。

   总之：技术栈只是实现手段，业务拆分才是驱动整个Agent技术架构的底层逻辑。

不是技术不重要，而是开发过程中，你会发现，你把业务拆解的很透彻，你的架构才会越合理，开发才会事半功倍。

思考

1. 为什么业务拆分比技术更重要？
2. 业务拆分如何影响 Agent 的架构？
3. 一个可复制的Agent架构设计方法论。

一、 理解业务的重要性

   工作中，我一直坚持一个原则：“**用80%时间去想明白一个问题，20%的时间去开发需求**”。当你把你接到的需求，想明白的时候，你就知道，你应该用什么技术，你流程图如何化，你的数据流如何在系统间流转，你的契约接口应该怎么设计等等。

01

破除需求不透明度

其一：产品经理知道需求的原貌，当需求宣讲一次，他感觉你了解了所有，就结束了评审阶段，这其实只做到了需求的传递。

我们都听过一个故事：城东头王大爷被狗咬了，当信息经过包装、猜想传递到城西的时候，可能变成了，王大爷把狗咬了。

这就是信息在传递过程中，每个人都以为自己理解了，但事后我们会根据记忆脑补，最终得出的往往不再是事实，而是由误解、主观记忆共同拼出来的另一种“真相”。

其二：在梳理需求的过程中，我们要结合当前的业务去补充需求的缺陷，使其更能融合到当前整体的业务战略方向。

其三：深层次的理解业务需求，会促使让你挖掘出其背后隐藏的需求，这才是关键，因为可能这些隐藏的需求才使得你整个技术架构坍塌的致命一击。

02

技术泛滥

现象：我们正处在一个技术爆炸的时代，大公司的大模型与各类框架快速迭代，容易让人陷入对“新技术”的盲目追逐。

剖析：但技术的本质是工具，而非目的。正如“不管黑猫白猫，捉到老鼠就是好猫”，衡量技术的标准应是其解决实际业务问题的能力。业务的清晰度直接决定了技术应用的合理性。

结论：技术选型应根植于业务需求。在绝大多数场景下，技术是业务的赋能者；唯有在少数领域，好的技术才能自身转化为业务价值的核心。

03

技术模式固定，需求千变万化

我们知道大模型开发的几个关键模块：

1.Prompt 写得足够强

2.记忆系统越复杂越智能

3.LangChain/LangGraph使用得越全面越高级

4.调用模型+工具

而真正决定Agent是否可用、是否稳定、是否能在真实业务里跑得起来的，是：

你能否把“需要解决的问题”拆成“模型可以执行的任务”。

AI再强，也是按你拆好的任务来执行的。**如果我们拆得好，**模型像智者；拆不好，模型像弱智。

这不是模型的问题，是你的业务拆解方式决定了它能不能“理解、推理、执行”。

二、 业务拆分影响Agent的架构

要记住一句话：用模型作为推理核心，用工具作为行动能力，用业务拆分作为流程结构的“驱动图谱”。

一个智能体从来不是「让模型一步完成全部事情」。它更像一个自动化平台，需要：

• 任务边界
• 数据输入结构
• 工具调用结构
• 多任务的依赖管理
• 错误恢复
• 状态流转

这些全部都来自业务拆分。上次的**商品询价智能体，**如果不做业务拆分，模型会陷入胡说八道模式，但如果你把流程拆得足够结构化：

1.读取商品历史数据

2.调用预测模型计算未来销量范围

3.分析同行定价策略

4.根据利润公式计算最优价格区间

5.生成定价策略报告

然后为每一步配置：输入结构、工具或函数、状态存储、模型提示词。最终模型能可靠执行，因为它被固定在一个结构化语义空间中，而不是“链式杂乱无章堆砌的世界里”。

三、 可复制的Agent架构方法论

通过方法论来落地业务拆分：

1

明确「目标任务」例如：

• 定价？
• 生成文档？
• 数据分析？
• 监控策略？
• 思考回答？

我们必须做到目标越清晰，我们实施起来越快速，结果更好。

2

任务的流程“倒推”画出来

画图
流程图，会让我的脑子知道走哪些步骤？

比如“代码审查 Agent”：

1.阅读代码

2.规则来判断整体功能

3.检查代码的可维护性

4.检查代码的安全问题

5.生成审查报告

这就是标准化业务拆分。

3

每一步“结构化”

1. 公共组件

跨Agent、跨任务都能使用的能力，应沉淀成“平台级模块”：

2. 领域划分

DDD的精髓：从业务语言开始，建立领域模型，并按“限界上下文”拆解系统。

3. 公共变量 / 业务上下文

1.用户输入

2.全局配置

3.中间产物：中间结果、分析结果、结构化数据

4.任务状态：当前步骤、错误标记、重试标记

5.哪些可以全局共享？

6.哪些应该局部隔离？

7.哪些需要在子任务间传递？

四、 明确每一步的输入 / 输出格式

例如：

输入：代码文本
输出：潜在安全风险数组

输入输出越结构化，模型越稳定。

五、 定义工具或模型

是否需要外部工具？

是否只用模型本身即可？

是否需要数据库？

是否需要检索？

工具数量=业务任务数量，而不是反过来。

构建Agent的核心不是技术堆叠，而是业务拆分。技术只是手段，而业务结构决定架构成败。

  我们在通过**深度理解需求**、**倒推需求的思考流程**，将**任务细化并结构化**，**再明确输入输出**、**工具选择**，最后用**框架**组织为可控的流程图。这样设计的 Agent 才能稳定、可解释、可扩展，实现真正的业务落地与自动化。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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