AI Agent 开发，可以说是当下最火热，岗位缺口最大的研发方向，目前只要会 Agent 开发，找到一份工作都是非常容易的。

但是许多前端开发认为学习 AI Agent 开发需要很强的基础能力，其实这是一个误解，它并没有那么难

这里写一篇文章，给大家科普一下什么是 AI Agent 开发。希望能够帮助大家对 AI Agent 开发祛魅。

我们最基本最常见的 Agent，就是网页里面与 LLM 对话，例如 deepseek

在当前这个阶段，大多数应用层的 AI Agent 应用，本质上就是对大模型能力的一次二次扩展。过去一年多时间，许多创业团队尝试自己部署和微调本地模型，折腾几个月后发现效果还不如直接调用 DeepSeek、GPT、Claude 等大模型的 API 接口。于是行业逐渐达成共识：不自己训练模型，而是围绕现有的比较强的 LLM API 构建上层应用。

举一个例子

当你与大模型对话时，你提出一个问题：

✓

明天出门带什么？

普通聊天模型直接给出通用建议：带手机、钥匙、钱包。这些话不算错，但它完全不了解你的真实情况。好一点的模型会找你索要进一步的已知信息，但是他不能直接得知

而我们开发 AI Agent 则要解决这个问题。当用户通过我们开发的 Agent 与 AI 对话时，我们不会让 AI 立即回答用户，而是先执行如下这一系列动作：

1. 读对话历史 → 你之前说过”明天去杭州找朋友”
2. 读对话历史 → 你提到过”和女朋友一起去”
3. 调用外部工具：天气 API → 杭州明天小雨，17°C，风大
4. 读用户档案 → 你经常忘带充电宝
5. 组合上下文 → 目的地 + 同行人 + 天气 + 个人习惯
6. 生成回答 → 针对性的出行准备清单

最终它给出的建议可能是：

✓

明天去杭州有小雨，记得带伞和稍厚的外套。你之前总忘充电宝，这次别忘了。和女朋友出门，轻便双肩包比手拎方便。

区别不在于模型更聪明，而在于系统在回答前多做了几步工作。

下图直观对比了两种模式。普通聊天模型是一条直线：输入 → 模型 → 输出。而智能体在中间插入了意图判断、上下文召回等环节，并从对话历史、外部工具、长期记忆等多个来源收集信息，最终才交给 LLM 生成回复。

这意味着什么？意味着我们开发 Agent 不是让模型变聪明 —— 那是 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等公司的事情。我们的工作内容是给模型补上它缺失的能力：记忆、情绪、安全、持久化、多用户管理等这些能力的实现方式

因此，AI Agent 应用，本质上是对上下文的管理。当我们在上下文中，加入你自己的业务提示词，我们就可以从通识模型，将其约束成为特定领域的 AI Agent

之所以要管理当前上下文，主要原因是，模型的最大输入上下文容量有限。

另外一个原因，就是我们运行的程序内存空间有限。因此，我们需要通过各种不同的策略，从不同的来源中，召回与收集当前这次对话中，最需要的准确信息。

3. 智能体的四个核心能力

从上面的例子我们可以提炼出智能体区别于普通聊天的四个核心能力

• 上下文召回负责 - 找信息，我们可以把完整的历史数据存储在数据库中，或者向量数据库，在需要的时候通过特定条件召回。
• 工具调用负责"获取外部数据"，例如当我们需要知道天气时，就去外部调用天气 api
• 流程编排负责"决定执行顺序"，我们可以使用 langChain 来一步一步规划与管理需要执行的所有节点任务
• 状态管理负责"维护中间结果"，在任务的变化过程中，有一些上下文状态，需要在当前对话中共享

下图展示了它们围绕 LLM 的整体架构关系——

3.1 上下文召回

智能体需要从多个来源收集与当前问题相关的信息：

信息来源	说明	技术实现
对话历史	当前会话中用户说过的内容	短期记忆 / 滑动窗口
长期记忆	跨会话保存的用户偏好和事实	向量数据库 + 语义检索
外部工具	实时数据（天气、日程、搜索结果）	Function Calling / Tool Use
用户档案	用户的个人属性和习惯	结构化存储

核心问题是：为了回答这个问题，我需要补哪些信息，去哪里找？

不是所有问题都要查天气、读记忆、调工具。用户说”你今天想我了吗？”更偏情感互动，可能不需要任何工具；而”明天出门带什么？”则是典型的需要补上下文的问题。智能体的第一步是判断，而不是回答。

3.2 工具调用

大模型本身没有实时数据，也无法直接操作外部系统。智能体通过 Tool Use（工具调用） 机制，让模型自主决定何时调用哪个工具，并把返回结果纳入上下文。

常见的工具类型：

• 数据查询：天气 API、搜索引擎、数据库查询
• 操作执行：发消息、创建日程、写文件
• 计算处理：代码执行、数学计算、数据分析

以上面的例子为例：对话历史里不可能有”明天杭州下不下雨”这个信息，智能体必须调用天气 API 获取实时数据，回答才能从套话变成真正有用的建议。

3.3 流程编排

当任务涉及多个步骤时，智能体需要决定执行顺序和条件分支，这就是 Agent Pipeline（编排管线）。

一次对话可能触发这样的流程：

用户消息  → 意图识别  → 情绪分析  → 记忆检索  → 是否需要工具？      ├── 是 → 调用工具 → 整合结果 → 生成回复      └── 否 → 直接生成回复

这种流程编排通常通过 LangGraph 这类框架实现，把每个环节定义为图中的节点，通过状态流转控制执行路径。

3.4 状态管理

智能体在多步执行过程中需要维护状态：当前处于哪个步骤、已经获取了哪些信息、下一步该做什么。

这和前端开发中的状态管理本质相同——只是管理的对象从 UI 状态变成了任务执行状态。一个对话可能跨越多轮才完成一个任务，期间的中间状态都需要被正确维护。

4. 和普通 LLM 应用的区别

维度	普通 LLM 应用	智能体应用
处理模式	输入 → 生成 → 输出	输入 → 判断 → 召回 → 调用 → 组织 → 输出
信息来源	仅当前输入 + Prompt	对话历史 + 长期记忆 + 外部工具 + 用户档案
工具使用	无或手动集成	模型自主决定是否调用
状态	无状态（每次独立）	有状态（跨步骤、跨会话）
典型产品	翻译、摘要、单轮问答	AI 助手、AI 伴侣、自动化工作流

普通 LLM 应用强调”生成回复”，智能体应用强调”为了完成目标而组织动作”。

最近两年大模型发展很迅速，在理论研究方面得到很大的拓展，基础模型的能力也取得重大突破，大模型现在正在积极探索落地的方向，如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向

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给大家推荐一个大模型应用学习路线

这个学习路线的具体内容如下：

第一节：提示词工程

提示词是用于与AI模型沟通交流的，这一部分主要介绍基本概念和相应的实践，高级的提示词工程来实现模型最佳效果，以现实案例为基础进行案例讲解，在企业中除了微调之外，最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升

第二节：检索增强生成（RAG）

可能大家经常会看见RAG这个名词，这个就是将向量数据库与大模型结合的技术，通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果，这一部分主要介绍RAG架构与组件，从零开始搭建RAG系统，生成部署RAG，性能优化等

第三节：微调

预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配，那就需要通过微调来提升模型的性能，能满足定制化的需求，这一部分主要介绍微调的基础，模型适配技术，最佳实践的案例，以及资源优化等内容

第四节：模型部署

想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践，那就需要部署，模型部署分为云端部署和本地部署，部署的过程中需要考虑硬件支持，服务器性能，以及对性能进行优化，使用过程中的监控维护等

第五节：人工智能系统和项目

这一部分主要介绍自主人工智能系统，包括代理框架，决策框架，多智能体系统，以及实际应用，然后通过实践项目应用前面学习到的知识，包括端到端的实现，行业相关情景等

学完上面的大模型应用技术，就可以去做一些开源的项目，大模型领域现在非常注重项目的落地，后续可以学习一些Agent框架等内容

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