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
