如何开发AI-Agent?

参考文章:

前言

2025年,底层大模型的快速发展,AI Agent 和 MCP类工具爆发式增长, 编程领域(或软件开发)正在经历一场新的范式转变

正如很多关键的科技革命一样,需要一段时间的渐变过程。我们以为未来还很遥远,其实未来已来。

软件开发范式简史

https://github.com/humanlayer/12-factor-agents/blob/main/content/brief-history-of-software.md

60年前,
xx

20年前, 用编程语言编写确定的处理逻辑

10~15年前, 2012左右 , 在系统中加入了机器学习(Machine Learning), 对数据进行分类处理。

xx

现在, LLM+Agent, 给出一个目标和一些限定规则(提示词+外部工具), 让AI自己去完成。

由LLM自己决定解决问题的路径:

Agent开发的基本要素

  • 要素2: 掌控你提示词

    • 不要将你的系统提示词交给框架,而是要自己掌握,这样可以随时优化调整
  • 要素3: 掌控上下文窗口

    • 在任何时候,给LLM的输入包含 “到目前为止已经发生的” 和 “接下来要做哪一部?”
    • 上下文包括:
      • 提示词
      • 文档或外部数据(RAG)
      • 过去的状态,工具调用,工具调用结果,其他历史信息
      • 历史消息(记忆)
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