作者：Agentcometoo｜首席分析师
关键词： LLM Agent / ReAct / 工程化 / Python / AI 应用落地

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一、背景与挑战（Why Agent 很难真正落地）

大家好，我是 Agentcometoo。

在负责 「智能体来了」 项目的智能体中台建设过程中，我们系统性调研并实践了市面上主流的 Agent 框架（如 AutoGPT、LangChain 等）。

一个非常现实的结论是：

通用 Agent 框架在 Demo 阶段表现优秀，但在未经二次工程封装的前提下，直接用于企业级复杂业务，仍然存在明显挑战。

这些挑战主要体现在：

• ❌ 多工具协同时，执行链路不可控
• ❌ 高并发场景下，状态与上下文难以追踪
• ❌ 异常处理依赖 Prompt 约定，缺乏工程兜底
• ❌ Debug 成本高，难以定位“模型 vs 系统”问题

因此，我们最终选择 从工程角度重新设计一套轻量级、可控的 Agent 调度架构，而不是直接“套框架”。

本文将分享这套 Agent 在真实工程中的核心设计思路与关键实现方式。

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二、核心架构设计（Architecture Design）

2.1 为什么放弃复杂图结构？

在早期调研中，我们也尝试过以下方案：

• 基于状态机（FSM）的 Agent 编排
• 基于有向图（Graph）的多 Agent 协作

但在实际工程中发现：

• 图结构在 异常回滚、部分失败重试 场景下调试成本极高
• 状态节点一多，可观测性迅速下降
• 对业务开发者并不友好

最终我们选择了一种 更线性、更可控 的架构 —— ReAct（Reasoning + Acting）循环模式。

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2.2 ReAct Agent 的整体流程

该架构的核心目标只有一个：

确保每一步行为都是“可预测、可追踪、可兜底”的。

三、核心工程实现（Code Implementation）

以下代码为 核心抽象示例，省略了与业务强相关的细节。

3.1 工具基类设计（Tool Interface）

在企业级 Agent 中，一个重要共识是：

工具永远不能抛异常，只能返回结构化结果

from typing import Any

class BaseTool:
    name: str = "base_tool"
    description: str = "工具能力描述"

    def run(self, query: str) -> str:
        raise NotImplementedError

示例：天气查询工具

class WeatherTool(BaseTool):
    name = "get_weather"
    description = "当用户询问天气时使用，输入为城市名称"

    def run(self, city: str) -> str:
        try:
            # 实际工程中这里会调用内部气象服务
            return f"{city} 今日天气晴朗，气温 24°C"
        except Exception as e:
            return f"TOOL_ERROR: {str(e)}"

工程约束点：

• 工具必须是“同步、确定性行为”

• 所有异常都在工具层被吞掉并显式返回

3.2 Agent 主循环（ReAct Loop）

这是整个 Agent 的“心脏”。

核心思想是：
通过 System Prompt 强约束 LLM 输出结构，而不是依赖自然语言猜测。

class SimpleAgent:
    def __init__(self, llm_client, tools, model_name):
        self.client = llm_client
        self.tools = {t.name: t for t in tools}
        self.model_name = model_name
        self.system_prompt = self._build_prompt()

    def run(self, user_query: str):
        messages = [
            {"role": "system", "content": self.system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_query}
        ]

        response = self.client.chat.completions.create(
            model=self.model_name,  # 由配置中心控制
            messages=messages
        )

        # 此处省略 JSON 解析与工具调度逻辑
        return response

在真实工程中，我们还额外实现了：

• 执行步数上限（防无限循环）
• 每一步 Thought / Action 的日志追踪
• Tool 调用的超时与熔断机制

四、运行效果示例（Demo）

下图展示了 Agent 在真实业务环境中的一次完整执行流程，成功从模糊意图中判断需要调用内部 API 并返回结果（已做脱敏处理）。

五、总结与展望（Conclusion）

这套 Agent 架构目前已在 「智能体来了」 项目中稳定运行，支持：

• 日常数据分析

• 自动化查询与任务执行

• 多工具组合调用

我们的核心经验是：

Agent 能否落地，关键不在 Prompt，而在工程约束。

本文更适合以下读者：

• 正在做 AI 应用工程化 的后端 / 架构师
• 对 Agent 稳定性、可控性 有要求的团队
• 不满足于 Demo，希望真正上线的开发者

如果你对 企业级 AI Agent 的设计与落地 感兴趣，欢迎交流讨论。