有了任务拆解后，如果你想构建一个能在生产环境中运行的 Agent，你必须面对三个核心挑战：如何评估、如何记忆、以及如何建立高级设计模式。

一、 评估：别再拍脑袋写代码

很多开发者在构建 Agent 时，还停留在“改改 Prompt，看一眼输出，觉得行就行了”的阶段。但是，在企业落地中，我们认为：没有评估，就没有优化。

1. 1. 衡量指标：

• • 简单的任务（如提取发票）看准确率（Accuracy）。
• • 复杂的任务（如写论文）则需要 LLM-as-Judge。你需要准备一个 1-5 分的评分量表（Rubric），让一个更强大的模型（如 Claude 3.5 Sonnet 或 GPT-4o）根据一致性、专业度、准确度对输出进行打分。
• 

2. 2. 追踪（Trace）分析：

• • 当 Agent 输出错误时，不要只看结果，要看它的中间步骤（Trace）。
• • Agent 写的搜索词对吗？抓取的内容相关吗？反思步骤是否捕捉到了逻辑漏洞？
• • 阅读 Trace 是修复 Agent Bug 的唯一捷径。

二、 记忆：让 Agent 拥有“经验”

Agent 需要两种存储机制：

• • 知识（Knowledge）：这是静态的参考资料（如 PDF、数据库、文档）。你给它一次，它就能按需检索。
• • 记忆（Memory）：这是动态的累积。

• • 短期记忆：记录当前任务执行到了哪一步。
• • 长期记忆：记录“过去哪些方法奏效了，哪些失败了”。通过将这些教训存入长期记忆，Agent 在下一次运行时就能避免掉进同一个坑里。

三、 四大核心设计模式

这是让 Agent 真正具备“智能”的工程架构：

1. 反思（Reflection）：拒绝“一次过”

这是最简单也最有效的模式。Agent 不在写完第一稿后就收工，而是多走一步：

• • 第一步：生成初稿。
• • 第二步：作为“评审员”阅读初稿，列出其中的逻辑漏洞、语气不当或事实错误。
• • 第三步：根据评审意见重写。
  这种模式在处理 JSON 格式校验、代码生成和长文写作时，能显著降低错误率。

2. 工具调用（Tool Use）：LLM 的“四肢”

LLM 本身只是个文本生成器，它不知道现在几点钟，也不能查询你的公司销量。

• • 核心原理：LLM 并不直接运行代码。它只是发出一个“请求”，比如 call: get_weather(city="Shanghai")。
• • 工程细节：你需要定义清晰的 Interface（接口），包括工具名、详尽的描述（让 AI 知道什么时候该用它）和参数 Schema。实际的逻辑（如 SQL 查询、API 调用）则隐藏在代码实现里。

3. 规划（Planning）：从“脚本”到“策略”

不要硬编码流程。给 Agent 一堆工具（如查询库存、检查价格、处理退货），然后让它根据用户问题自主生成步骤。

• • 例子：用户问“有 100 块钱以下的圆框墨镜吗？”
• • Agent 规划：1. 搜圆框墨镜 -> 2. 查库存 -> 3. 过滤价格 -> 4. 汇总回复。
  规划增加了系统的灵活性，但也增加了不可预测性，需要增加强有力的 Guardrails（防护栏）。

4. 多代理协作（Multi-Agent）：团队的力量

不要试图训练一个全能的“超人”Agent。在现实中，你会组建一个专家团队：

• • 研究员 Agent：只负责找资料。
• • 设计师 Agent：只负责画图或处理视觉资产。
• • 文案 Agent：负责最后的合成。
  这种模式可以避免单一模型上下文过长（Context Window 爆炸），同时能让你在不同步骤灵活切换模型（简单的步骤用低价模型，复杂的用顶配模型）。

四、 防护栏：最后的防线

AI 是存在非确定性的，它偶尔会“发疯”。你需要在终点设置三道关卡：

1. 1. 代码校验：用正则或 Schema 验证 JSON 格式（最便宜高效）。
2. 
3. 2. LLM 裁判：用另一个模型检查回复是否包含敏感信息或事实错误。
4. 
5. 3. 人工介入（Human-in-the-loop）：在执行涉及金钱（如转账、下单）的操作前，必须暂停并等待人工确认。

本篇小结

构建 Agent 不是写一段 Prompt，而是设计一套系统。通过反思提升质量，通过工具扩展能力，通过规划应对多变，再辅以严密的评估与防护。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发
【附赠一节免费的直播讲座，技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等，欢迎大家~】

大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

• 从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！

• 大量真实项目案例： 带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

02适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

vx扫描下方二维码即可
【附赠一节免费的直播讲座，技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等，欢迎大家~】

本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：

04 视频和书籍PDF合集

从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）

05 行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！

06 90+份面试题/经验

AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）

07 deepseek部署包+技巧大全

由于篇幅有限

只展示部分资料

并且还在持续更新中…

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发
【附赠一节免费的直播讲座，技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等，欢迎大家~】