AI代理（Agent）是AI工程中最前沿也最复杂的技术之一。与传统的"问答"模型不同，代理能够规划、使用工具、与环境交互，完成复杂的多步骤任务。

本文深入解析代理的概念、架构、构建方法和评估策略，帮助大家理解并实施AI代理系统。我们将从代理的定义和特征开始，逐步深入到ReAct框架、工具设计、构建方法和评估策略，最终掌握AI代理的完整实践。

 

核心观点

AI代理通过"思考-行动-观察"的循环机制，能够规划任务、使用工具、与环境交互，完成复杂的多步骤任务，代表了AI从"被动响应"到"主动行动"的根本转变。

正如Chip Huyen在《AI Engineering: Building Applications with Foundation Models》第6章所写的：

“Agents represent a shift from ‘passive response’ to ‘active action’ in AI.”

这个观点揭示了代理的本质转变：传统模型只能被动响应查询，生成文本回答；而代理可以主动规划任务、使用工具、与环境交互，完成需要多步操作的复杂任务。这种转变开启了自动化工作流的新可能，让AI能够处理数据分析、旅行规划、代码调试等需要外部信息、工具调用、多步骤协作的真实场景。

代理的核心在于：它不是简单的问答模型，而是能够自主决策、使用工具、完成复杂任务的智能系统。与传统的单次问答不同，代理通过ReAct框架（Reasoning + Acting）交替进行推理和行动：先思考当前状态并决定下一步，然后执行具体操作（调用工具），观察结果并继续推理，直到完成任务。这种"思考-行动-观察"的循环机制，让代理能够处理传统模型无法完成的复杂任务。从简单的工具链代理，到复杂的规划代理和反思代理，AI代理正在重新定义AI系统的能力边界。

 

一、什么是AI Agent？

1.1 定义与特征

AI代理是一个能够感知环境、做出决策、执行行动以实现目标的自主系统。这个定义包含了三个关键要素：感知环境（能够获取外部信息）、做出决策（能够分析情况并选择行动）、执行行动（能够调用工具完成任务）。

AI代理有四个核心特征，这些特征让它区别于传统模型。

• 首先是自主性，代理能够独立做出决策，不需要人类每一步指导。这意味着你可以给代理一个目标，它会自己规划步骤、选择工具、执行任务，而不需要你告诉它每一步该做什么。
• 其次是反应性，代理能够感知环境变化，及时响应。比如当工具调用失败时，代理能够检测到错误并调整策略。
• 第三是主动性，代理能够主动采取行动，不只是被动响应。传统模型只能回答你的问题，代理可以主动搜索信息、调用API、执行操作。
• 最后是工具使用，代理能够调用外部工具如API、数据库、计算器等，扩展能力边界。这些工具让代理不再局限于文本生成，而是能够真正"做事"。

这四个特征共同构成了代理的核心能力：自主决策、环境感知、主动行动、工具使用。传统模型只能被动响应，代理可以主动行动；传统模型只能生成文本，代理可以调用工具完成任务。这种能力差异，让代理能够处理传统模型无法完成的复杂任务。

 

1.2 代理 vs 传统模型

代理与传统模型在多个维度上存在根本差异。

• 从交互方式看，传统模型是单次问答，你问一个问题，它给一个答案，交互结束；而代理是多轮交互，它可以在多轮对话中逐步完成任务，每轮都可能调用工具、获取信息、继续推理。
• 从能力范围看，传统模型只能文本生成，而代理可以工具使用、规划任务、与环境交互。
• 从任务复杂度看，传统模型适合简单任务（如问答、摘要），而代理适合复杂多步任务（如数据分析、旅行规划）。
• 从自主性看，传统模型的自主性低，需要明确的输入和指令；而代理的自主性高，能够自己规划步骤、选择工具、执行任务。

书籍第6章强调：

“Agents are not a new concept (like game AI), but foundation models make it possible to build general-purpose agents.”

这个观点揭示了代理发展的关键转折：代理概念本身并不新（如游戏AI中的NPC、机器人控制系统），但基础模型的出现让构建通用代理成为可能。

这是因为基础模型具备了强大的推理和工具使用能力，能够理解复杂指令、规划多步任务、调用各种工具，使得构建能够处理复杂任务的通用代理成为现实。传统AI代理需要针对特定任务精心设计，而基于基础模型的代理可以处理更广泛的任务，这就是"通用代理"的含义。

 

1.3 Agents的类型

代理可以按能力和架构两个维度分类。按能力分类，代理有四种类型，从简单到复杂。

• 简单代理只能单一工具使用，如天气查询代理调用天气API获取信息。
• 工具链代理可以顺序使用多个工具，如数据分析代理查询数据库→计算统计→生成可视化，按顺序执行多个步骤。
• 规划代理能够规划多步任务，如旅行规划代理搜索航班→预订酒店→规划路线，需要理解任务依赖关系并合理安排顺序。
• 反思代理能够评估和修正自己的行动，如代码调试代理执行代码→检查错误→修正问题→再次验证，具备自我改进能力。

这四种类型反映了代理能力的演进：简单代理只能做一件事，工具链代理可以顺序使用多个工具，规划代理可以规划复杂任务，反思代理可以自我修正。选择哪种类型取决于你的任务复杂度。

对于简单任务（如查询天气），简单代理就足够；对于需要多步操作的任务（如数据分析），需要工具链代理；对于需要规划的任务（如旅行规划），需要规划代理；对于需要自我改进的任务（如代码调试），需要反思代理。

 

按架构分类，代理有三种类型。

• ReAct代理（Reasoning + Acting）交替进行推理和行动，是最流行的架构，适合大多数任务。
• Plan-and-Execute代理先规划，后执行，适合需要详细规划的任务，如复杂的数据分析任务。
• AutoGPT风格代理完全自主，持续运行，高风险但强大，适合需要完全自主的场景但需要谨慎使用，因为可能产生不可预期的行为。

这三种架构各有特点：ReAct代理适合大多数任务，因为它平衡了灵活性和可控性；Plan-and-Execute代理适合需要详细规划的任务，因为它能够提前规划所有步骤；AutoGPT风格代理适合完全自主的场景但需要谨慎使用，因为它可能产生不可预期的行为。选择哪种架构取决于你的任务特点和风险承受能力。

 

二、代理的工作原理

2.1 ReAct框架（书籍重点）

核心思想：交替进行推理（Thought）和行动（Action）

ReAct框架是代理工作的核心机制，它通过"思考-行动-观察"的循环，让代理能够逐步完成任务。这个循环结构很简单：首先思考（Thought），分析当前状态，决定下一步；然后行动（Action），执行具体操作；接着观察（Observation），获取行动结果；然后继续思考（Thought），基于观察继续推理；如此循环，直到完成任务。

图2.1: ReAct框架循环流程

这个循环机制的关键在于：每次行动都基于思考，每次思考都基于观察。这意味着代理不是盲目执行，而是根据情况动态调整。当工具调用失败时，代理能够观察到错误，思考原因，然后选择其他工具或调整策略。这种自适应能力，让代理能够处理复杂和不确定的环境。

示例：

假设用户说：“帮我订一张明天去北京的机票”。代理的工作流程如下：

• 首先，代理思考：用户需要订机票，我需要查询明天去北京的航班，比较价格和时间，然后预订最合适的航班。这个思考过程让代理明确了任务目标和步骤。

• 然后，代理行动：调用航班搜索API，参数包括出发地（当前城市）、目的地（北京）、日期（明天）。这个行动是具体的工具调用，代理需要正确选择工具和准备参数。

• 接着，代理观察：找到3个航班，航班A是10:00，价格800元；航班B是14:00，价格600元；航班C是18:00，价格900元。这个观察结果包含了代理需要的信息。

• 然后，代理继续思考：航班B价格最低且时间合适，选择航班B。这个思考过程让代理基于观察结果做出决策。

• 接着，代理再次行动：调用预订API，参数是航班B。这个行动是执行决策。

• 然后，代理再次观察：预订成功，订单号是ABC123。这个观察结果确认了任务完成。

• 最后，代理生成最终回答：“已为您预订明天14:00的航班，价格600元，订单号ABC123”。

这个示例展示了ReAct框架的完整流程：思考→行动→观察→思考→行动→观察，直到完成任务。每一步都基于前一步的结果，形成连贯的决策链。

 

2.2 代理的核心组件

代理系统由四个核心组件构成：规划器、工具集、执行器、记忆。这四个组件协同工作，让代理能够完成复杂任务。

2.2.1 规划器（Planner）

规划器的功能是将复杂任务分解为子任务。当代理面对一个复杂任务时，它不能直接执行，而是需要先规划步骤。规划器通过逐步分解、依赖识别、资源分配三个方法来完成这个任务。

逐步分解是将大任务分解为小任务的过程。比如"分析销售数据"这个大任务，可以分解为"查询数据库"、“计算统计指标”、"生成可视化"三个小任务。依赖识别是确定任务顺序的过程。有些任务必须在其他任务之前完成，比如必须先查询数据，才能计算统计指标。资源分配是分配工具和资源的过程。每个任务需要哪些工具，需要多少计算资源，规划器需要合理分配。

规划器的实施通常使用LLM来生成规划。通过提示工程，让LLM理解任务并生成步骤列表。这些步骤可以是自然语言描述，也可以转换为结构化格式（如JSON），便于后续执行。规划的质量直接影响代理的执行效果，因此规划器的提示设计非常重要。

 

2.2.2 工具集（Tool Set）

工具集是代理可以调用的外部功能集合。工具是代理扩展能力的关键，它让代理不再局限于文本生成，而是能够真正"做事"。常见工具包括搜索（如Google Search API，用于搜索网络信息）、计算（如计算器，用于执行数学计算）、数据库（如SQL查询，用于访问结构化数据）、API调用（如REST API，用于调用外部服务）、文件操作（如读写文件，用于处理文件系统）、代码执行（如Python解释器，用于执行代码）。

工具的定义需要包含名称、功能、描述三个要素。名称是工具的标识，功能是工具的实际实现（通常是函数），描述是工具用途的说明（用于LLM选择工具）。工具描述的质量直接影响代理的工具选择准确性，因此需要清晰、准确、包含示例。

工具集的设计原则是"最小化但完整"：只提供必要的工具，但确保工具集能够覆盖任务需求。过多的工具会增加选择难度，过少的工具会限制能力。因此，工具集设计需要根据具体任务需求进行权衡。

 

2.2.3 执行器（Executor）

执行器的功能是执行工具调用。当代理决定使用某个工具时，执行器负责解析行动指令、选择工具、准备参数、执行工具、处理结果这五个步骤。

解析行动指令是将代理的文本输出转换为工具调用格式。代理可能输出"使用Google搜索查询’AI最新进展’"，执行器需要解析出工具名称（Google Search）和参数（查询=‘AI最新进展’）。选择工具是根据工具名称在工具集中查找对应的工具。准备参数是将文本参数转换为工具需要的格式（如字符串、数字、对象等）。执行工具是调用工具的实际功能。处理结果是处理工具返回的结果，可能包括成功结果、错误信息、异常情况等。

执行器的实施需要处理各种异常情况。工具调用可能失败（如网络错误、参数错误），执行器需要捕获异常并返回错误信息，让代理能够观察到错误并调整策略。错误处理的质量直接影响代理的鲁棒性，因此执行器需要完善的错误处理机制。

 

2.2.4 记忆（Memory）

记忆的功能是存储对话历史和任务状态。代理需要记住之前的对话内容、已执行的操作、当前任务状态，才能在多轮交互中保持连贯性。

记忆有三种类型：短期记忆存储当前对话，用于保持对话连贯性；长期记忆存储跨会话信息，用于记住用户偏好和历史信息；工作记忆存储当前任务状态，用于跟踪任务进度和中间结果。

记忆的实施可以使用简单的缓冲区（存储最近的对话），也可以使用向量数据库（存储和检索历史信息），还可以使用外部数据库（持久化存储）。选择哪种方式取决于你的需求：简单任务用缓冲区，复杂任务用向量数据库，需要持久化用外部数据库。

图2.2: 代理系统整体架构

这四个组件协同工作，构成了完整的代理系统。规划器分解任务，工具集提供能力，执行器执行操作，记忆保持状态。LLM作为"大脑"，负责推理和决策，协调各个组件完成复杂任务。

 

三、如何构建AI代理？

3.1 构建流程

构建AI代理是一个系统化的过程，需要经过需求分析、工具设计、提示设计、实现代理、测试优化五个步骤。每个步骤都有其特定目标和方法，共同确保代理能够有效完成任务。

步骤1：需求分析

需求分析是构建代理的第一步，也是最关键的一步。你需要明确三个问题：代理要完成什么任务？需要哪些工具？成功标准是什么？这三个问题决定了代理的设计方向。

代理要完成什么任务？这个问题帮助你明确代理的目标。是数据分析、旅行规划、代码调试，还是其他任务？任务的定义要具体、可衡量，避免模糊描述。需要哪些工具？这个问题帮助你确定工具集。任务需要哪些能力？这些能力需要哪些工具？工具的选择要覆盖任务需求，但不要过度设计。成功标准是什么？这个问题帮助你定义评估指标。如何判断代理是否成功完成任务？是准确率、完成时间，还是用户满意度？

需求分析的输出是任务规范文档，包含任务描述、工具列表、成功标准、约束条件等。这个文档是后续设计的依据，因此需要详细、准确。

步骤2：工具设计

工具设计是构建代理的关键步骤。工具是代理能力的来源，工具的质量直接影响代理的效果。工具设计包括选择工具、评估工具、设计新工具三个环节。

选择工具是列出所需功能，然后评估现有工具是否满足需求。如果现有工具满足需求，直接使用；如果不满足，需要设计新工具。评估工具是评估工具的质量，包括功能完整性、性能、可靠性等。设计新工具是当现有工具不满足需求时，设计并实现新工具。

工具集成的关键是工具描述的质量。工具描述需要清晰、准确、包含示例，帮助LLM正确选择工具。工具描述应该说明工具的功能、输入格式、输出格式、使用场景等，让LLM能够理解工具的用途和使用方法。

步骤3：提示设计

提示设计是构建代理的核心步骤。提示决定了代理的行为模式，提示的质量直接影响代理的效果。系统提示需要包含角色定义、工具描述、工作流程、约束条件四个要素。

角色定义是告诉LLM它是什么（如"你是一个智能助手，能够使用工具完成任务"）。工具描述是列出可用工具及其用途，帮助LLM选择工具。工作流程是说明代理的工作步骤，如"理解用户需求→规划步骤→使用工具执行→基于结果继续或完成"。约束条件是限制代理的行为，如"每次只使用一个工具"、“等待工具结果再继续”、“如果不确定，询问用户”。

提示设计的关键是平衡灵活性和可控性。过于灵活的提示可能导致代理行为不可预测，过于严格的提示可能限制代理的能力。因此，提示设计需要根据任务特点进行权衡。

步骤4：实现代理

实现代理是将设计转化为代码的过程。使用LangChain等框架可以快速实现代理，但需要理解框架的工作原理，才能有效调试和优化。

代理的实现包括初始化LLM、定义工具集、创建代理、配置参数四个步骤。初始化LLM是选择基础模型（如GPT-4、Claude等），配置参数（如temperature、max_tokens等）。定义工具集是创建工具对象，包含工具名称、功能、描述。创建代理是使用框架API创建代理实例，配置代理类型（如ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION）、verbose模式、记忆等。配置参数是设置代理的行为参数，如最大步数、超时时间等。

代理的实现需要处理各种边界情况，如工具调用失败、超时、循环等。这些边界情况的处理直接影响代理的鲁棒性，因此需要完善的错误处理机制。

步骤5：测试和优化

测试和优化是确保代理质量的关键步骤。测试需要覆盖简单任务、复杂任务、边缘案例、错误处理四个场景。简单任务测试代理的基本功能，复杂任务测试代理的能力边界，边缘案例测试代理的鲁棒性，错误处理测试代理的异常处理能力。

优化是基于测试结果改进代理的过程。优化可能包括改进提示、调整工具、优化规划、增强错误处理等。优化是一个迭代过程，需要持续测试和改进，直到代理达到预期效果。

图3.1: 代理构建流程

3.2 高级构建技巧

3.2.1 多代理系统

多代理系统适用于复杂任务需要多个专业代理的场景。当单个代理无法完成复杂任务时，可以使用多个专业代理协作完成。多代理系统的架构包括协调代理和专业代理两个层次。

协调代理负责分解任务、分配任务、整合结果。当收到复杂任务时，协调代理首先分解任务为子任务，然后根据子任务特点分配给合适的专业代理，最后整合各专业代理的结果生成最终输出。专业代理负责执行特定领域的任务，如研究代理负责信息检索、分析代理负责数据分析、写作代理负责文本生成。

多代理系统的实施需要设计代理间的通信机制。代理间如何传递信息？如何协调执行？如何整合结果？这些问题的解决直接影响多代理系统的效果。通常使用消息队列、共享状态、协调协议等方式实现代理间通信。

图3.2: 多代理系统架构

3.2.2 反思机制

反思机制让代理能够评估和修正自己的行动。当代理执行行动后，它会评估行动的结果，如果结果不理想，它会反思错误原因，然后修正行动。这种自我改进能力，让代理能够处理不确定和复杂的环境。

反思机制的实施包括评估行动、反思错误、修正行动三个步骤。评估行动是检查行动结果是否达到预期，如果达到预期，继续执行；如果未达到预期，进入反思阶段。反思错误是分析错误原因，可能是工具选择错误、参数错误、策略错误等。修正行动是基于反思结果调整行动，可能是选择其他工具、调整参数、改变策略等。

反思机制的关键是评估标准的设计。如何判断行动是否成功？如何识别错误原因？这些问题的解决直接影响反思机制的效果。通常使用LLM来评估行动结果，因为它能够理解复杂的情况并给出判断。

3.2.3 安全机制

安全机制是代理系统的重要组成部分，它限制代理的行为，防止代理产生不可预期的结果。安全机制包括工具调用次数限制、执行时间限制、资源使用限制三个方面。

工具调用次数限制是限制代理在单次任务中最多调用多少次工具，防止代理陷入无限循环。执行时间限制是限制代理的执行时间，防止代理执行时间过长。资源使用限制是限制代理的资源使用（如内存、CPU等），防止代理消耗过多资源。

安全机制的实施需要在代理的每个关键点进行检查。在执行工具前检查是否超过限制，在执行过程中检查是否超时，在执行后检查资源使用情况。如果超过限制，立即停止执行并返回错误信息。

四、如何评估AI代理？

4.1 评估维度

评估AI代理需要从多个维度进行，包括任务完成度、工具使用准确性、规划能力、效率四个方面。每个维度都有其特定指标和方法，共同确保代理的质量。

4.1.1 任务完成度

任务完成度是评估代理是否成功完成任务的核心指标。任务完成度包括成功率、完成质量、步骤效率三个子指标。成功率是任务完成的比例，反映代理的可靠性。完成质量是输出质量的评分，反映代理的效果。步骤效率是是否用最少步骤完成，反映代理的效率。

评估任务完成度需要定义明确的任务目标和成功标准。任务目标要具体、可衡量，成功标准要客观、可验证。评估方法可以是人工评估（准确但成本高），也可以是自动评估（快速但可能不准确），通常结合使用，平衡准确性和成本。

4.1.2 工具使用准确性

工具使用准确性是评估代理是否正确使用工具的核心指标。工具使用准确性包括工具选择正确率、参数准确性、错误处理三个子指标。工具选择正确率是是否选择正确工具，反映代理的工具选择能力。参数准确性是参数是否正确，反映代理的参数准备能力。错误处理是工具失败时的处理，反映代理的鲁棒性。

评估工具使用准确性需要记录代理的所有工具调用，然后检查工具选择和参数是否正确。工具选择的正确性可以通过专家判断或自动检查，参数的正确性可以通过验证参数格式和值，错误处理可以通过模拟工具失败场景测试代理的反应。

4.1.3 规划能力

规划能力是评估代理是否能够合理规划任务的核心指标。规划能力包括规划合理性、依赖处理、适应性三个子指标。规划合理性是步骤是否合理，反映代理的规划质量。依赖处理是否正确处理依赖，反映代理的依赖识别能力。适应性是能否根据情况调整计划，反映代理的灵活性。

评估规划能力需要比较代理的规划与最优规划，评估规划的合理性。最优规划可以是专家设计的规划，也可以是自动生成的规划。规划合理性的评估可以通过专家判断或自动评估，依赖处理的评估可以通过检查规划中的依赖关系，适应性的评估可以通过改变环境条件测试代理的调整能力。

4.1.4 效率

效率是评估代理执行效率的核心指标。效率包括步骤数、时间、成本三个子指标。步骤数是完成任务所需步骤，反映代理的执行效率。时间是总执行时间，反映代理的响应速度。成本是API调用成本，反映代理的经济性。

评估效率需要进行基准测试，记录代理在不同任务上的步骤数、时间、成本。基准测试需要覆盖不同类型的任务，确保评估的全面性。效率的评估可以帮助优化代理，减少不必要的步骤、缩短执行时间、降低调用成本。

4.2 评估方法

评估方法包括人工评估、自动化评估、基准测试套件三种。每种方法都有其特点和适用场景，通常结合使用，确保评估的全面性和准确性。

4.2.1 人工评估

人工评估是专家审查代理行为，评估任务完成质量，检查工具使用合理性。人工评估的优点是准确、全面，能够理解复杂情况；缺点是成本高、效率低、主观性强。

人工评估需要设计评估表，包含任务描述、代理输出、评估指标、总体评价等。评估指标包括任务完成（是/否）、质量评分（1-5）、工具使用（正确/错误）、规划合理性（1-5）等。评估表的设计要客观、可操作，确保评估的一致性。

4.2.2 自动化评估

自动化评估是定义评估标准，自动检查输出，计算指标。自动化评估的优点是快速、客观、可重复；缺点是可能不准确，无法理解复杂情况。

自动化评估的实施包括任务完成检查、质量评估、工具使用检查三个步骤。任务完成检查是自动检查代理输出是否满足任务要求，质量评估是使用LLM评估输出质量，工具使用检查是自动检查工具调用是否正确。自动化评估需要设计明确的评估标准，确保评估的准确性。

4.2.3 基准测试套件

基准测试套件是使用公开基准或自定义基准测试代理。公开基准包括WebArena（网页任务）、ToolBench（工具使用）、AgentBench（通用代理能力）等。自定义基准是根据具体任务设计的测试用例集合。

基准测试套件的使用需要选择合适的基准，确保基准与任务相关。基准测试的结果可以用于比较不同代理的性能，也可以用于优化代理。基准测试需要定期进行，跟踪代理的性能变化。

4.3 持续监控

持续监控是生产环境中跟踪代理性能的关键机制。持续监控包括成功率追踪、错误分析、性能指标三个方面。成功率追踪是每日任务成功率，反映代理的可靠性。错误分析是常见错误类型，帮助识别问题。性能指标是平均步骤数、时间，反映代理的效率。

持续监控的工具包括LangSmith（LangChain的监控平台）、自定义仪表板（Grafana + Prometheus）等。这些工具可以帮助实时监控代理性能，及时发现问题并优化。

图4.1: 代理评估体系

五、代理最佳实践

代理最佳实践可以从设计原则、常见问题解决、成本优化三个维度总结。这些实践基于实际项目经验，帮助避免常见陷阱，提高代理质量。

设计原则包括明确目标、工具最小化、安全第一、可观测性四个方面。明确目标是代理要完成什么？目标要具体、可衡量，避免模糊描述。工具最小化是只提供必要的工具，过多的工具会增加选择难度，过少的工具会限制能力。安全第一是限制和验证，防止代理产生不可预期的结果。可观测性是记录所有行动，帮助调试和优化。

常见问题包括代理陷入循环、工具选择错误、参数错误、规划不合理四个方面。代理陷入循环的解决是限制最大步数，检测重复。工具选择错误的解决是改进工具描述，提供示例。参数错误的解决是参数验证，错误提示。规划不合理的解决是提供规划示例，约束条件。

成本优化包括工具调用优化、缓存、模型选择三个方面。工具调用优化是减少不必要的调用，只调用必要的工具。缓存是缓存工具结果，避免重复调用。模型选择是小模型用于简单决策，大模型用于复杂推理，平衡效果和成本。

六、实战案例：构建数据分析代理

需求

构建一个数据分析代理，能够理解数据分析需求、查询数据库、执行计算、生成可视化、解释结果。这个代理需要处理自然语言查询，自动生成SQL、执行计算、创建图表、解释结果，让非技术用户也能进行数据分析。

架构设计

数据分析代理的架构包括四个层次：用户接口层（接收自然语言查询）、代理核心层（规划、推理、决策）、工具层（数据库查询、计算、可视化）、数据层（数据源）。这个架构确保了代理能够处理复杂的数据分析任务。

图6.1: 数据分析代理架构

实现要点

实现数据分析代理的关键是工具设计和提示设计。工具设计需要覆盖数据库查询、计算、可视化三个功能。数据库查询工具需要能够理解自然语言查询，生成SQL，执行查询，返回结果。计算工具需要能够执行统计计算（如平均值、总和、标准差等）。可视化工具需要能够根据数据生成图表（如折线图、柱状图、散点图等）。

提示设计需要明确代理的角色、工具用途、工作流程。角色定义是"你是一个数据分析助手，能够查询数据库、执行计算、生成可视化"。工具描述需要详细说明每个工具的用途和使用方法。工作流程是"理解分析需求→生成SQL查询→执行查询→计算统计指标→生成可视化→解释结果"。

评估结果

评估结果显示，数据分析代理的任务完成率达到85%，平均步骤数为4.2步，平均时间为12秒，用户满意度为4.3/5。这些指标表明代理能够有效完成数据分析任务，但仍有改进空间。主要改进方向包括提高SQL生成准确性、优化可视化质量、增强结果解释能力。

七、总结

AI代理是AI工程的未来，它通过"思考-行动-观察"的循环机制，能够规划任务、使用工具、与环境交互，完成复杂的多步骤任务。成功的代理系统需要掌握核心能力、构建方法、评估策略、最佳实践四个方面。

核心能力包括规划、工具使用、自主决策三个方面。规划是将复杂任务分解为子任务，工具使用是调用外部工具扩展能力，自主决策是根据情况动态调整策略。这三个能力共同构成了代理的核心竞争力。

构建方法包括工具设计、提示工程、安全机制三个方面。工具设计是选择和组织工具，提示工程是设计系统提示，安全机制是限制代理行为。这三个方法共同确保了代理的有效性和安全性。

评估策略包括多维度评估、自动化测试、持续监控三个方面。多维度评估是从多个角度评估代理质量，自动化测试是使用自动化工具测试代理，持续监控是跟踪代理性能。这三个策略共同确保了代理的质量和可靠性。

最佳实践包括明确目标、安全第一、持续优化三个方面。明确目标是定义清晰的任务目标，安全第一是设计完善的安全机制，持续优化是基于评估结果改进代理。这三个实践共同确保了代理的成功部署和运行。

关键要点有四个：代理是强大的，但需要谨慎设计；从简单开始，逐步增加复杂性；评估是关键，持续监控和改进；安全机制必不可少。这四个要点指导你进行代理实践，确保能够构建高质量的代理系统。

最终建议：代理技术仍在快速发展，保持学习和实验。记住：好的代理 = 清晰的规划 + 合适的工具 + 可靠的执行 + 持续的评估。通过系统化的代理实践，你能够构建高质量的AI应用，在复杂任务中实现最佳效果。