作者：Agentcometoo｜首席分析师
关键词： LLM Agent / ReAct / 工程化 / Python / AI 应用落地
一、背景与挑战（Why Agent 很难真正落地）
大家好，我是 Agentcometoo。
在负责 「智能体来了」 项目的智能体中台建设过程中，我们系统性调研并实践了市面上主流的 Agent 框架（如 AutoGPT、LangChain 等）。
一个非常现实的结论是：
通用 Agent 框架在 Demo 阶段表现优秀，但在未经二次工程封装的前提下，直接用于企业级复杂业务，仍然存在明显挑战。
这些挑战主要体现在：
- ❌ 多工具协同时，执行链路不可控
- ❌ 高并发场景下，状态与上下文难以追踪
- ❌ 异常处理依赖 Prompt 约定，缺乏工程兜底
- ❌ Debug 成本高，难以定位“模型 vs 系统”问题
因此，我们最终选择 从工程角度重新设计一套轻量级、可控的 Agent 调度架构，而不是直接“套框架”。
本文将分享这套 Agent 在真实工程中的核心设计思路与关键实现方式。
二、核心架构设计（Architecture Design）
2.1 为什么放弃复杂图结构？
在早期调研中，我们也尝试过以下方案：
- 基于状态机（FSM）的 Agent 编排
- 基于有向图（Graph）的多 Agent 协作
但在实际工程中发现：
- 图结构在 异常回滚、部分失败重试 场景下调试成本极高
- 状态节点一多，可观测性迅速下降
- 对业务开发者并不友好
最终我们选择了一种 更线性、更可控 的架构 —— ReAct（Reasoning + Acting）循环模式。
2.2 ReAct Agent 的整体流程
graph TD
User[用户指令 Input] --> Memory[上下文记忆 Memory]
Memory --> Planner[LLM Planner]
Planner --> |Thought| Decision{是否需要调用工具?}
Decision -- Yes --> Action[Tool 调用]
Action --> |API 请求| External[外部系统 / 数据源]
External --> |Observation| Planner
Decision -- No --> Final[生成最终回复]
Final --> User
该架构的核心目标只有一个：
确保每一步行为都是“可预测、可追踪、可兜底”的。
三、核心工程实现（Code Implementation）
以下代码为 核心抽象示例，省略了与业务强相关的细节。
3.1 工具基类设计（Tool Interface）
在企业级 Agent 中，一个重要共识是：
工具永远不能抛异常，只能返回结构化结果
from typing import Any
class BaseTool:
name: str = "base_tool"
description: str = "工具能力描述"
def run(self, query: str) -> str:
raise NotImplementedError
示例：天气查询工具
class WeatherTool(BaseTool):
name = "get_weather"
description = "当用户询问天气时使用，输入为城市名称"
def run(self, city: str) -> str:
try:
# 实际工程中这里会调用内部气象服务
return f"{city} 今日天气晴朗，气温 24°C"
except Exception as e:
return f"TOOL_ERROR: {str(e)}"
工程约束点：
工具必须是“同步、确定性行为”
所有异常都在工具层被吞掉并显式返回
3.2 Agent 主循环（ReAct Loop）
这是整个 Agent 的“心脏”。
核心思想是：
通过 System Prompt 强约束 LLM 输出结构，而不是依赖自然语言猜测。
class SimpleAgent:
def __init__(self, llm_client, tools, model_name):
self.client = llm_client
self.tools = {
t.name: t for t in tools}
self.model_name = model_name
self.system_prompt = self._build_prompt()
def run(self, user_query: str):
messages = [
{
"role": "system", "content": self.system_prompt},
{
"role": "user", "content": user_query}
]
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.model_name, # 由配置中心控制
messages=messages
)
# 此处省略 JSON 解析与工具调度逻辑
return response
在真实工程中，我们还额外实现了：
- 执行步数上限（防无限循环）
- 每一步 Thought / Action 的日志追踪
- Tool 调用的超时与熔断机制
四、运行效果示例（Demo）
下图展示了 Agent 在真实业务环境中的一次完整执行流程，成功从模糊意图中判断需要调用内部 API 并返回结果（已做脱敏处理）。
五、总结与展望（Conclusion）
这套 Agent 架构目前已在 「智能体来了」 项目中稳定运行，支持：
日常数据分析
自动化查询与任务执行
- 多工具组合调用
我们的核心经验是：
Agent 能否落地，关键不在 Prompt，而在工程约束。
本文更适合以下读者：
- 正在做 AI 应用工程化 的后端 / 架构师
- 对 Agent 稳定性、可控性 有要求的团队
- 不满足于 Demo，希望真正上线的开发者
如果你对 企业级 AI Agent 的设计与落地 感兴趣，欢迎交流讨论。
