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从粗放第一代智能体 单轮一问一答无状态多步任务直接抓瞎 + 工具说明硬塞 prompt 用正则 if-else 硬解析自由文本措辞一变就崩 + 无记忆每轮从白纸开始记不住任何上下文 + 无规划埋头乱做复杂任务一团乱 + 单 agent 光杆司令塞满所有角色和几十个工具样样稀松 + 跑起来就是黑盒关键操作无法叫停 + 死循环反复重试 token 像流水一样烧 + 整个执行黑盒出事查不到想了啥调了啥 + 自由文本输出下游靠正则抠格式一变就崩 → 2026 现代 AI Agent 工程体系 ReAct 推理-行动-观察循环多步任务自主迭代 + 标准化 function calling 与 MCP 结构化工具调用 + 短期记忆加长期向量检索分层记忆 + planning 先分解子任务再执行 + multi-agent 多智能体 supervisor 分工协作 + human-in-the-loop 关键动作前人工审批 + 循环上限加预算控制加 guardrails 护栏兜底 + 全链路 tracing 每步可查 + 结构化输出加 schema 校验 + 上下文压缩按需检索记忆 87 天战役复盘:47 套工程修法 + 7 个 P0 复盘 + 6 条工程哲学
13 位 AI Agent 智能体工程师 87 天把一套推上生产就原形毕露的第一代智能体——本质是套了层壳的单轮问答机一轮结束上下文就丢光稍微复杂需要多步的任务就抓瞎、调用外部工具靠把工具说明一股脑硬塞进 prompt 再用一堆正则和 if-else 去硬解析模型吐出的自由文本抠工具名和参数模型措辞稍变解析就崩参数还缺胳膊少腿、没有任何记忆每次都从一张白纸开始记不住用户三轮前说的话更记不住上周的偏…- 0
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从 单轮 LLM 一问一答 + 硬编码 prompt 链 + 完全无工具调用只会聊天 + 无记忆每轮失忆 + 无规划做不了多步 + 人工 if-else 编排 + 出错也不会自纠 初代 LLM 应用 → 2026 Agentic 智能体 + ReAct 推理-行动循环 + 工具调用让 Agent 动手 + 短期上下文与长期向量记忆 + 任务规划分解 + 多智能体协作 + MCP 标准化工具协议 + 反思自我纠错 + 人在回路护栏 现代 AI Agent 体系 87 天战役复盘:47 套工程修法 + 7 个 P0 复盘 + 6 条工程哲学
15 位 AI 应用工程师 87 天把一套用了两年的初代 LLM 应用——单轮一问一答、硬编码 prompt 链、完全没有工具调用只会聊天、无任何记忆每轮失忆、做不了多步任务、全靠人工 if-else 编排、出错也不会自我纠正的玩具——整体重构到 2026 年现代 AI Agent 体系:用 ReAct 推理-行动循环让模型边想边做、用工具调用让 Agent 能查实时数据调 API 执行真实操作、…- 0
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