当前 Agent 非常火，从而促使很多人愿意学习 Agent 开发，但一开始不知道如何下手，根据自己的经验总结一些。希望对大家有帮助
Agent 资讯
当前 Agent 资讯很多，很多是流量资讯，多是总结别人的“二手" 信息 ，还有一些把 Agent 讲成“玄学“ 的，这些资讯应该过滤掉，应该看一些有实际开发背景，有实战经验的一手资讯，比如 claude code 官方博客 https://claude.com/blog，很多涉及到 Agent 技术理念和方向是非常好的。
框架 VS Context
做技术很多都会从框架学起，做 Java 开发的学习 Spring 框架等等，Agent 也是有很多框架，但是框架很多本身没有办法直接学到 Agent 本质。
与模型交互本质上就是发送一段文本，模型返回一段文本，返回的可能是结果或者进行工具的调用。想让模型给出好的反馈，就是要办给予模型对于当前的问题充分合理的提示文本，这些文本本质上就是 Context。可以从简单的提问开始。到分析成熟 Agent Context 内容，当前已经有很多成熟的 Agent ，比如 Claude Code，Codex 可以分析它们每次给模型发送的内容，来更深的理解 Agent 开发，框架要为 Context 服务。
要实操
很多人一开始不知道 AI 能干什么，其实很简单，就是先用起来，有人开始 Agent coding 自己写 git 提交，后来让 agent 自己提交 Push 效果更好。尝试不同的场景使用 AI ，这是最简单也是入门成本最低的方式。
Agent 开发也是同样的道理，不要沉迷各种开发 Agent 开发概念，Agent （2026-08）正在快速发展迭代中，还没有成熟和定型。一定要自己动手去开发 Agent ，但是不能停留在做 Demo 和 POC ，必须要落地能用，场景可以很简单。如果自己没有办法找到一个合理的场景，可以看业界一些成熟场景，比如当前业界 Coding 场景相对成熟，也可以尝试自己做一个 Coding agent 来学习。
要评测
模型和传统软件工程最大的区别是模型是概率和不确认的，你没有办法保证使用一种方式保证其一直是确定性发生的，所以要评测，你不需要去用复杂的评测框架去打分，最简单的方式就是使用自己的 Agent ，如果你开发的 Agent 是生成 PPT，就尝试让它生成不同种类的 PPT，最好的是自己日常就可以使用它，而不是为了测试而测试。如果效果好，才是 Agent 开发的好 ，如果效果不好要去分析 Agent 的执行轨迹，是哪次工具调用或者响应偏离的了自己的预期，来修改相关的提示词。能落地使用的 Agent 才是好的 Agent。
自我迭代
一般软件开发就是需要开发和测试两个环节，但是 Agent 可以自我迭代，比如 Hawa Code Agent 就是使用 Hawa Code 自己开发的，开发新的功能就是对已有的功能的验证和评测，这也是开发 Coding agent 的乐趣之一。也可以尝试在其它的场景中找到这样的效果。
