ai-agent 要如何入门使用？

老马啸西风2026/1/8大约 4 分钟

前言

大家好，我是老马。

我们首先来学习一下 ai-agent

如何？

一句话总路线

先用现成 Agent → 理解 Agent 的工作方式 → 自己搭一个最小 Agent → 再工程化。

不要一上来就造框架。

一、入门前必须先统一的认知（很重要）

在开始之前，有 3 个认知如果不统一，后面一定踩坑：

1️⃣ Agent ≠ Prompt 工程

Prompt 只是 Agent 的一部分。
Agent 是一个长期运行的系统，不是一段话。

2️⃣ Agent 的核心不是“聪明”，而是“闭环”

闭环包括：

目标是否完成？
失败后怎么办？
谁来兜底？

3️⃣ 第一个 Agent 必须“可验证”

如果你无法自动判断成功/失败，这个 Agent 就不适合入门。

二、第一阶段：用现成 Agent，理解“它在干什么”

目标：

不是用出效果，而是看懂 Agent 的行为模式。

这一阶段的产出标准

你能回答这几个问题，才算过关：

Agent 一轮循环包含哪几步？
它凭什么判断“下一步该干什么”？
它失败后是否知道“失败了”？

三、第二阶段：自己实现一个“最小可用 Agent”

目标：

亲手跑通一个 Agent Loop，而不是做大系统。

入门 Agent 的最佳问题类型

选择一个：

自动修复一个简单代码错误
自动执行一个运维排查 checklist
自动生成 + 校验一个文档

关键条件：

有明确的“成功判定条件”。

最小 Agent 架构（必须极简）

目标（字符串）
   ↓
LLM 推理
   ↓
调用 1～2 个工具
   ↓
判断是否完成
   ↓
未完成 → 下一轮

不要：

多 Agent
向量库
复杂框架

一个典型的入门实现（逻辑层面）

while not done:
  observation = get_current_state()
  action = llm.decide(observation, goal)
  result = tool.execute(action)
  done = evaluator.check(result)

重点不是代码，而是：

done 是谁判断的？
判断逻辑是不是确定的？

这一阶段的完成标准

Agent 能跑 3～5 轮
至少失败过一次
能自动停止

四、第三阶段：理解 Agent 的“关键工程问题”

这一步决定你是否能“真的用 Agent”。

必须补齐的 5 个能力

1️⃣ 任务建模能力

把目标拆成：

可执行
可验证
可回滚

2️⃣ 工具设计能力（比模型更重要）

好的工具：

输入明确
输出结构化
有失败信息

坏的工具会毁掉 Agent。

3️⃣ 成本控制意识

必须引入：

最大轮数
Token 上限
超时机制

4️⃣ 人工介入点设计

关键问题：

Agent 在什么时候，应该“停下来问人”？

5️⃣ 可观测性

至少记录：

每一步决策
调用的工具
最终结果

五、第四阶段：用框架，但不要被框架绑架

到这里你才适合用框架。

常见 Agent 框架定位

框架	适合做什么
LangGraph	可控 Agent Flow
CrewAI	多角色协作
AutoGen	Agent 对话
Semantic Kernel	企业集成
OpenAI Assistants	快速原型

使用原则：

用框架解决“工程问题”，
不要让框架决定“智能逻辑”。

六、一个非常重要的入门建议（踩坑经验）

❌ 不要一开始就做这些

多 Agent
长期记忆
向量数据库
自我进化
Agent OS

这些是 第三阶段之后 的事情。

✅ 入门 Agent 的黄金组合

1 个 Agent
1～2 个工具
1 个明确目标
1 个确定性评估函数

七、从你的背景出发的推荐入门方向

结合你长期关注的方向，最适合你的入门路径是：

👉 AIOps / 根因分析 Agent（强烈推荐）

第一个 Agent 可以是：

“给定一条报警，自动拉取指标 + 日志，输出最可能的 3 个根因。”

为什么适合你：

目标清晰
过程不确定
成功标准可人为校验
非强实时、风险可控

八、最终总结（路线图）

入门路线压缩成 5 步：

用现成 Agent，看懂它怎么跑
自己写一个最小 Agent Loop
学会给 Agent“刹车”
再引入框架与协作
最后谈规模化