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临交工两周,智能体演示全盘血崩!大牛顿悟:我只是做了个花式提示词链!血泪重构血泪总结:AI智能体的五个进阶等级(附完整代码实现)

编译 | 云昭作者 | Paolo Perrone出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)在距离产品大限还有两周时,我的智能体原型彻底崩了。 表面上看,它没什么问题:能抓取数据、调用工具、还能解释它的执行步骤。 但其实全是装的。

编译 | 云昭

作者 | Paolo Perrone

出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)

在距离产品大限还有两周时,我的智能体原型彻底崩了。

表面上看,它没什么问题:能抓取数据、调用工具、还能解释它的执行步骤。但其实全是装的。它没有状态、没有记忆、也没有推理能力,只是用循环提示词假装自己很聪明。

直到一个边界情况让它彻底懵掉时,我才发现:我没造出“智能体”,只是搞了一个花哨的提示词链。

要修复它,我必须彻底重构——

不仅仅是串联 API 调用,而是要管理状态、决策、以及长流程控制。

当这个逻辑打通后,一切都变得简单了:代码更清晰,逻辑更合理,结果更靠谱。

这篇文章的目标,就是将智能体的设计拆解成五个难度等级,每一层都有对应的工作代码。

不管你是刚起步,还是正在扩展真实业务,这篇文章都能帮你避开本人曾经踩过的坑,造出真正靠谱的 Agent。

一、构建智能体的 5 个等级

大家都知道,奥特曼对于 AGI 做了 5 级规划,其中 Agent 属于第三级别,现在,我们也把 Agent 的等级水平分为 5 级,看看你能实现哪一个层级。我把智能体分成以下五级:

Level 1:具备工具调用能力的智能体

Level 2:拥有知识检索和记忆功能的智能体

Level 3:具备长期记忆和推理能力的智能体

Level 4:多智能体团队协作

Level 5:智能体系统化部署

1.Level 1:工具 + 指令驱动的智能体

这是最基础的版本——一个能执行指令并循环调用工具的 LLM。人们说的“Agent 就是 LLM + 工具调用”,指的就是这个层级(也侧面说明他们探索得不深)。

指令告诉 Agent 要干嘛,工具让它能动手做事:抓数据、调用 API、触发流程等。虽然简单,但已经可以实现不少自动化任务了。

2.Level 2:有知识 + 记忆能力的智能体

现实中大多数任务,LLM 本身的知识都不够用。不能把所有内容都塞进 prompt,所以 Agent 需要能在运行时调用外部知识库——这就涉及agentic RAG 或 动态 few-shot 提示。

最理想的方式是混合检索(全文 + 语义)+ rerank 重排,这是目前 agent 检索的最佳方案。

此外,持久化存储让 Agent 拥有记忆。LLM 本身是无状态的,但通过记录历史对话和行为,它就能变成“有记忆”的状态智能体。

3.Level 3:长期记忆 + 推理能力的智能体

长期记忆意味着 Agent 能记住跨会话的信息,比如用户偏好、过去执行失败的任务,从而逐渐适应用户和上下文。这就开启了个性化和持续改进的可能性。

推理能力则是进一步升级——让 Agent 更擅长拆解任务、做决策、处理多步骤任务。不仅能“理解”,还能提升任务完成率。

4.Level 4:多智能体团队

最有效的 Agent 往往是专注的:在某一垂类擅长任务,配有有限(<10 个)的专用工具。

如果任务更复杂,就需要多个 Agent 协作。每个智能体负责一块子任务,团队一起解决更大的问题。

但问题是:缺乏推理能力的“团队领导”会在复杂问题上一团乱。目前大多数自主多智能体系统仍然不稳定,成功率不到一半。

框架层面的支持可以缓解这点,例如 Agno 提供的三种执行模式:协调(coordinate)、路由(route)、协作(collaborate),搭配内建记忆和上下文管理,能大大提高可行性。

5.Level 5:智能体系统化(Agentic Systems)

到了这个级别,Agent 不再是“功能”或“助手”,而是整个系统的核心基础设施。

Agentic Systems 就是全栈 API 系统——用户发起请求,系统异步启动任务,并在中途持续返回结果。

听起来很酷,做起来很难。

你得做这些事:

  • 请求一来就持久化状态
  • 启动后台任务并跟踪进度
  • 实时推送输出结果
  • 建立 websocket 或等效机制来流式更新

很多团队都低估了后端系统的复杂性。

要真正让 Agent 落地为产品,你得从架构层做起,不只是“做个功能”。

二、从失败演示到真实落地:Agent 构建的关键教训

构建 AI Agent,不是叠 buzzword,不是玩“框架竞赛”,而是搞清楚基本功。

从最简单的工具使用,到异步系统集成,每一步都必须建立在扎实的设计之上。

绝大多数失败都不是因为缺了框架,而是没打好基础:边界不清晰、推理不可靠、记忆设计混乱、或是不知道何时应该让“人”来接手。

建议:从简单开始,按需加复杂性,不预先堆太多结构。你就不会只造出个“酷玩意”,而是造出真正可用的智能体系统。

参考链接:https://medium.com/data-science-collective/ai-agents-in-5-levels-of-difficulty-with-full-code-implementation-15d794becfb8

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