从"聊天机器人"到"智能助手"的进化
说起AI Agent，很多人第一反应可能是"不就是个聊天机器人吗？"。但经过几个月的实际开发，我发现这两者的差别就像"客服"和"助理"的区别一样大。
传统聊天机器人：
-
你问一句，它答一句 -
没有记忆，每次都是"初次见面" -
只能"动嘴"，不能"动手"
而真正的AI Agent：
-
能记住你之前说过什么 -
会主动思考下一步该做什么 -
可以调用各种工具帮你干活
就像雇了个靠谱的助理，你只需要说"帮我分析一下这个月的销售数据"，它就能自己去找文件、跑数据、做图表，最后给你一个完整的分析报告。
当然市面上有很多好用的框架帮你实现工具调用，以及Agent的搭建，但是不手动实现一个总感觉认知不够清晰，我借助AI Code 做了一个Toy项目:
https://github.com/wp931120/code_agent。
没有借助任何框架，function call工具调用直接采用 代码解析出来，并执行。方便大家学习理解Agent的底层逻辑，下方是AI Agent的demo。
实现过程中，我总结出一个简单粗暴的公式：智能Agent = 好的prompt + memory管理 + 好用tools。今天就来聊聊这个公式背后的"坑"和"经验"。
精细的prompt：Agent的"大脑"设计
传统prompt vs Agent prompt：从"口头通知"到"员工手册"
以前写prompt就像口头交代任务：你是一个编程助手，请帮我写代码。
结果AI经常"理解偏差"，要么答非所问，要么做过头了。
现在写Agent的prompt就像给新员工写详细的工作手册，恨不得把每个细节都写清楚：
# 我们项目中的系统prompt片段
SYSTEM_PROMPT = """
你是一个强大的AI编程助手，能够通过系统化推理和工具使用来解决复杂问题。
## 核心原则
- **始终记住用户的原始任务**：在每次行动前，回顾用户最初提出的具体需求
- **明确任务完成标准**：当用户的原始需求已经完全满足时，必须立即使用final_answer结束任务
- **避免无限循环**：不要重复执行已经完成的操作或创建不必要的额外功能
## 重要规则
- 你必须使用工具来回答用户的问题，不能直接回答
- 每个回合都必须调用一个工具
- **关键**：当用户的原始任务已经完成时，必须立即使用final_answer工具结束
"""
思考机制（COT）：让AI学会"三思而后行"
刚开始做Agent的时候，经常遇到AI"乱搞"的情况：明明只是想读个文件，它却开始执行代码；明明任务已经完成了，它还在那里"优化"个没完。
后来发现，关键是要让AI学会"三思而后行"。就像我们做事之前会在心里盘算一下一样，AI也需要先"想想"再行动：
# 良好的Thought示例
"""Thought：用户需要分析CSV数据，我需要使用read_file工具读取文件内容，
以便了解数据结构和内容，为后续的数据处理做准备"""
# 而不是简单的
"""Thought：我需要使用工具"""
这种设计让Agent的行为更加可预测和可控，避免了盲目的工具调用。
任务完成机制：治好AI的"强迫症"
有没有遇到过这种情况：你让AI帮你写个简单的HTML页面，结果它给你写完了还要加CSS美化，加完CSS还要加JavaScript交互，加完JavaScript还要考虑响应式设计...
这就是AI的"强迫症"，总觉得还能再优化一下。解决办法就是在prompt里明确告诉它什么时候该"收手"：
## 任务完成标准
- 用户明确提出的需求已经实现
- 创建的文件或代码能够满足用户的具体要求
- 不需要添加用户未要求的额外功能或优化
- **重要**：完成核心任务后立即停止，使用final_answer总结完成情况
Memory管理：给AI装个"好使的脑子"
对话记忆的设计：不只是"聊天记录"
很多人以为Agent的记忆就是把聊天记录存起来，其实远没那么简单。就像人的大脑一样，很容易忘记任务， 添加任务提醒到记忆中能够帮助。
# 添加任务提醒到记忆中
observation_with_reminder = f"提醒：你的原始任务是：{self.original_task}。请检查是否已完成此任务，如果已完成请使用final_answer结束。"
self.memory.append({"role": "user", "content": observation_with_reminder})
这种设计确保Agent在执行多步骤任务时不会"跑偏"。而且记忆超长后LLM的能力会变弱。 需要对Agent的记忆进行压缩，我这里没有做过多的实现。
好用Tools：给AI配齐"十八般武艺"
工具的标准化设计：统一的"接口规范"
刚开始写工具的时候，我就像个"野路子"程序员，每个工具的接口都不一样，结果AI经常调用出错。后来学乖了，给所有工具定义统一的"接口规范"：
class ToolDefinition:
"""工具定义的标准化结构"""
def __init__(self, name: str, description: str, required_params: list, optional_params: dict = None):
self.name = name
self.description = description
self.required_params = required_params
self.optional_params = optional_params or {}
def to_prompt_format(self):
"""生成稳定的prompt格式"""
lines = [f"- **{self.name}**: {self.description}"]
if self.required_params:
lines.append(" 必需参数:")
for param in self.required_params:
lines.append(f" - {param}: {self.all_params.get(param)}")
return"\n".join(lines)
工具的一致性验证
我们实现了工具定义的一致性检查，确保系统启动时所有工具都是可用的：
def validate_tools_consistency() -> tuple[bool, str]:
"""验证工具定义的一致性"""
try:
# 检查工具定义是否完整
for tool_name, tool_def in TOOLS.items():
if not all(key in tool_def for key in ["description", "required_parameters"]):
return False, f"工具 {tool_name} 定义不完整"
return True, f"所有 {len(TOOLS)} 个工具定义验证通过"
except Exception as e:
return False, f"工具验证过程中出错: {str(e)}"
专业化工具的设计
我们发现，与其提供通用的工具，不如提供专业化的工具。比如数据可视化，我们专门设计了ECharts工具：
def create_echarts_visualization(data, chart_type: str, output_filename: str,
title: str = "", theme: str = "light") -> str:
"""根据输入数据和图表类型快速创建ECharts可视化HTML文件"""
try:
# 数据处理
processed_data = _process_chart_data(data, chart_type)
# 图表配置生成
chart_option = _generate_chart_config(chart_type, processed_data, title, "", "")
# HTML模板生成
html_content = _generate_html_template(chart_option, title, chart_type, theme)
# 保存文件
file_path = get_workspace_path(output_filename)
with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(html_content)
returnf"ECharts {chart_type} 图表已生成并保存为 {output_filename}"
except Exception as e:
returnf"创建图表时出错: {str(e)}"
这种专业化的工具设计让Agent能够高效地完成特定领域的任务。其实就是Cluade Code 不同层次工具的定义思想。
实战案例：三者的完美配合
让我们看一个实际的例子，用户要求"分析员工工资数据并生成可视化图表"：
Prompt引导思考
Thought：用户需要分析员工工资数据。我需要先使用read_file工具读取数据文件，
了解数据结构，然后使用execute_code进行数据分析，最后用create_echarts_visualization
创建可视化图表。
Memory保持上下文
# 系统自动添加任务提醒
"提醒：你的原始任务是：分析员工工资数据并生成可视化图表。
请检查是否已完成此任务，如果已完成请使用final_answer结束。"
Tools执行具体操作
# 1. 读取数据
Action: {"name": "read_file", "arguments": {"file_path": "员工信息表.csv"}}
# 2. 分析数据
Action: {"name": "execute_code", "arguments": {"code": "import pandas as pd..."}}
# 3. 生成图表
Action: {"name": "create_echarts_visualization",
"arguments": {"data": salary_data, "chart_type": "bar", "title": "员工工资分析"}}
# 4. 完成任务
Action: {"name": "final_answer",
"arguments": {"answer": "员工工资数据分析完成，已生成可视化图表"}}
踩过的坑和血泪教训
Prompt设计的坑：说话要"人话"
坑1：指令模糊，AI瞎猜
刚开始我经常这样写prompt：
-
❌ "帮我处理数据"
结果AI一脸懵逼：处理啥数据？怎么处理？处理成啥样？
后来学会了"保姆式"指令：
-
✅ "使用pandas读取workspace目录下的员工信息表.csv，计算各部门平均工资，并生成柱状图保存为salary_chart.html"
坑2：没有"刹车"，AI停不下来
有一次让AI写个简单的计算器，结果它写完基础功能后，又加了科学计算，又加了历史记录，它还在那里"优化"。
解决办法：给AI装个"刹车"系统，明确告诉它什么时候该停。
Tools设计的坑：工具也要"好用"
坑1：工具粒度像"拆盲盒"，可以参考claude code的工具设计逻辑，不同粒度都要有
最开始我设计工具特别"原子化"：
-
open_file()- 打开文件 -
read_line()- 读一行 -
close_file()- 关闭文件
结果AI读个文件要调用20多次工具，效率低得要命。
后来改成：
-
read_file(file_path)- 一步到位读取整个文件
未来展望：Agent开发的趋势
-
多Agent协作：不同专业领域的Agent相互配合 -
更智能的记忆管理：基于重要性的动态记忆压缩 -
自适应工具学习：Agent能够学习和创建新工具 -
更好的人机协作界面：让普通用户也能轻松使用Agent
结语：从"能用"到"好用"的关键
写了这么多，其实想说的就一句话：做AI Agent不是比谁用的模型更牛逼，而是比谁更懂得"调教"AI。
就像养宠物一样：
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好的prompt = 耐心的指导，告诉它什么该做什么不该做 -
合理的memory管理 = 合适的提醒和忘记，既要记住重要的事，也不能让太长太大 -
实用的tools设计 = 给它配齐趁手的工具，让它能真正帮到你
这三样缺一不可，就像三条腿的凳子，少了哪条都坐不稳。
最后想说，AI Agent这个领域还很新，大家都在摸着石头过河。我分享的这些经验也不一定都对，但至少是真实踩过的坑。希望能帮到正在路上的朋友们，少走点弯路。
如果你也在折腾AI Agent，欢迎来聊聊，一起踩坑一起成长！
本文基于真实项目开发经验总结，代码已开源在GitHub：https://github.com/wp931120/code_agent
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参考：
https://cc.deeptoai.com/docs/zh/advanced/decoding-claude-code-analysis