我最近在写一些满足自己需求的AI Agents，本来不抱什么期望，结果写出来的效果比我预期的要好得多（具体Agent是做什么的，后面ready了会分享出来给大家用）。所以我总结了10条经验教训，，帮助大家都能写出来好用的AI Agents：
- Tools 先行。在连接大语言模型（LLM）之前，先设计、编写并测试你的 Tools。Tools 是你代码中最确定的部分。在编写 Agent 本身之前，请确保这些 Tools 100% 可靠。
- 从通用、底层的 Tools 开始。举个例子，bash 是一个能满足绝大多数需求的强大 Tool。你并不需要一开始就准备好包含 100 个 Tools 的完整套件。
- 从单一 Agent 开始。一旦你有了所有基础 Tools，就用一个单一的 ReAct Agent 来测试它们。只要 Tools 到位，编写一个 ReAct Agent 就非常简单。所有主流的 Agent 框架比如LangGraph, Autogen都有内置的 ReAct 实现，你只需要把你的 Tools 接入进去。
- 从最好的模型开始。你的系统里会出现各种各样的问题，所以你肯定不希望模型的能力成为其中之一。可以从 Claude Sonnet 或 Gemini Pro 开始，之后出于成本考虑可以再降级到比如Kimi K2这种性价比模型。
- 追踪并记录你的 Agent。写 Agent 就像做动物实验，会出现很多意想不到的行为。你需要尽可能仔细地监控它。有很多日志系统可以提供帮助，比如 Langsmith、Langfuse 等。
- 识别瓶颈。有可能一个单一 Agent 加上通用 Tools 已经能解决问题了。但如果不行，你就应该去查看日志并找出瓶颈所在。瓶颈可能是：上下文窗口太长、Tools 不够细分、模型不知道如何处理某个任务等等。
- 根据瓶颈进行迭代。改进的方法有很多：切换到多 Agent 架构、写更好的提示词（Prompt）、编写更专业的 Tools 等等。根据你遇到的具体瓶颈来选择相应的策略。
- 你可以将工作流（Workflows）与 Agent 结合，效果可能更好。如果你的目标很明确，并且过程中存在单向的执行顺序，那么工作流是更好的选择，而工作流中的每个节点都可以是一个 Agent。例如，一个深度研究 Agent 可以是一个两步工作流：第一步是发散式的广泛搜索，第二步是收敛式的报告撰写，而每一步本身都是一个 Agentic 系统。
- 技巧：利用文件系统作为“外挂”。文件是 AI Agents 进行记录、记忆和沟通的绝佳方式。当它们只需要传递文件路径而不是整个文档时，你可以节省大量的上下文长度。
- 另一个技巧：请教 Claude Code 如何编写 Agent。Claude Code 是我们目前能接触到的最强 Agent。尽管它没有开源，但它知道自己的提示词、架构和 Tools。你可以就你的系统向它征求建议。
普通人如何抓住AI大模型的风口？
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为什么要学习大模型？
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。
随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：
人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！
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在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。
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