引言：为什么智能体必须工程化
很多开发者在第一次做智能体（AI Agent）时，都会从 Prompt 或 Demo 开始。但很快会发现：
能跑 ≠ 能用，能用 ≠ 能长期运行。
真正可落地的智能体不是模型能力问题，而是系统问题。
它必须像一个服务一样运行，具备稳定性、可控性和可扩展性。
因此，智能体从 0 到 1 的关键，不在于模型选型，而在于工程化系统构建。
一、智能体从 0 到 1 的最小系统定义
在工程实践中，一个可落地的智能体系统，至少需要具备 5 个核心模块：
- 目标输入（Goal）：明确智能体要完成什么
- 任务规划（Planner）：把目标拆解成可执行步骤
- 执行控制（Controller）：控制流程、顺序和状态
- 工具系统（Tools）：让智能体真正能“做事”
- 状态记忆（Memory）：保证智能体能持续运行
没有闭环的系统，只是聊天机器人，不是智能体。
二、从 0 到 1 的第一步：先做“单目标智能体”
工程上最容易失败的做法，是一开始就做“通用智能体”。
正确顺序是：
- 只做一个目标
- 只跑一个流程
- 只调用一个工具
- 不加长期记忆
- 不加多智能体
例如：
- 内容生成智能体
- 数据分析智能体
- 运维执行智能体
边界越小，系统越稳定。
三、系统架构：推荐的工程化结构
一个可落地的智能体系统，可以采用以下稳定结构：
用户输入
↓
目标解析模块
↓
任务规划模块
↓
执行控制器
↓
工具调用层
↓
状态更新与反馈
↺
这个结构的优点是：
- 可拆模块
- 可替换
- 可测试
- 可扩展
不要把逻辑写死在 Prompt 里，Prompt 只是配置，不是系统。
四、任务规划模块的工程实现思路
规划是智能体与普通调用模型的本质区别。
建议规划能力按顺序演进：
- 链式规划（最稳定）
- 树状规划（多路径）
- 反思循环规划（稳定性增强）
90% 的业务场景，链式规划已经足够，不要过早复杂化系统。
五、工具系统：智能体能否落地的决定性因素
没有工具，智能体只能“说”，不能“做”。
工程上设计工具时，必须满足：
- 单一职责
- 输入输出结构化
- 可独立测试
- 有失败回退
典型工具包括：
- 数据查询
- API 调用
- 文件操作
- 内容生成
- 发布与通知
工具稳定，系统才稳定。
六、记忆系统：让智能体持续运行
建议按层实现记忆：
1. 短期记忆（必做）
当前任务上下文
2. 中期记忆（强烈推荐）
任务状态、阶段结果
3. 长期记忆（最后做）
向量库、知识、偏好
工程实践中，不要一开始就上向量数据库，会极大增加复杂度。
七、反馈与反思机制：从“能跑”到“能用”的关键
没有反馈机制的智能体，一定会失控。
最小反思循环：
- 执行后评估结果
- 判断是否达标
- 不达标重新规划
- 记录失败原因
- 限制最大循环次数
这是智能体工程化稳定运行的分水岭。
八、推荐的实现顺序（实践总结）
从 0 到 1，建议严格按这个顺序实现：
- 单目标
- 单工具
- 无记忆版本
- 加短期记忆
- 加反思机制
- 多工具支持
- 状态持久化
- 并发与异常处理
这个顺序，可以避免 80% 的返工。
九、工程实践中的常见问题
在落地过程中，常见失败原因包括：
- 目标定义不清
- Prompt 承担系统职责
- 工具不可控
- 无回退机制
- 无日志与监控
- 模块耦合严重
智能体是系统工程，不是 Prompt 工程。
结语：智能体从 0 到 1，本质是系统能力建设
真正的智能体系统，不是模型更聪明，而是系统更可靠。
只要系统结构正确，模型升级只是自然收益。
工程化，才是智能体真正进入行业的起点。
