Agent 的基本工作流程是什么？

核心回答

Agent 的基本流程是：接收目标，组织当前上下文，由模型判断下一步；需要外部信息或操作时提出工具调用，运行程序执行工具并把结果回填；模型再根据新观察继续、调整或结束。

ReAct 是常见实现，强调推理、行动和观察交替。模型负责决定“下一步做什么”，宿主或框架负责执行动作、保存状态并驱动下一轮。结束既要看任务完成条件，也要看步数、时间、费用等运行限制；不能一直循环，也不能把一句“完成了”直接当成功。

例如查询“最受欢迎的耳机是否有货”，先搜索并取得产品标识，再查询该产品库存，最后根据两次真实结果回答。第二步依赖第一步得到的标识，不能凭模型猜一个产品名直接查。

循环中的状态与反馈

初始上下文至少包括目标、约束、可用工具说明和必要历史。每轮模型可以直接回答、提出工具请求，或者说明缺少关键条件。

工具请求需要有工具名与结构化参数；执行端检查工具是否存在、参数是否有效及操作是否允许，再执行。返回值不只包含业务内容，还应表达成功、失败或尚未确认的状态。

运行程序把工具结果与原请求关联，写入当前状态。下一轮模型据此决定补查、换路线还是结束。LangChain 中常见表现是含 tool_calls 的 AIMessage、对应的 ToolMessage 和最终回答；其他框架的消息格式可能不同。即使不显示完整推理文字，这条反馈循环仍然存在。

看图时重点关注左侧回路：工具结果会成为下一轮判断的依据。

图源：AI Agents from Zero 第21章。图中的“行动”由宿主执行工具；是否结束还要核对任务完成条件与运行预算，不能只看模型声称完成。

用一个有条件的例子理解

用户要求“找最受欢迎且有库存的无线耳机”：

1. 搜索工具返回候选及排序依据。
2. Agent 提取当前第一名的产品标识，调用库存工具。
3. 若第一名缺货，就继续检查后续候选，而不是照抄第一名结果。
4. 找到符合条件的商品后，返回候选、库存查询依据和适用时间；没有符合条件的结果则说明未找到。

如果改成“最受欢迎的那一款有没有货”，第一名缺货时应直接告知缺货，不能擅自换成第二名。目标中的条件决定怎样继续，这也是状态与用户约束需要保留的原因。

什么情况下停止

• 信息足够或动作完成后，按验收条件检查并返回结果。
• 缺少决定结果的参数时，保存进度并请求补充。
• 工具持续失败、重复动作没有新信息或达到预算时，停止并说明当前进度与未完成部分。

对于有外部副作用的动作，返回成功还应核对业务状态；超时则可能是结果未知，需要先查实际结果，再决定是否重试。

追问

每次都必须先生成一份完整计划吗？

不需要。简单任务可以逐步判断，复杂任务可以先拆计划再执行；也可以在固定工作流中只让部分节点做动态决策。

怎么避免死循环？

设置明确运行预算，记录重复工具和参数，判断观察是否带来进展。达到阈值后反馈失败原因或请求补条件，而不只让模型自行反思。

有长期记忆才算 Agent 吗？

不是。最小系统只需维护当前任务状态并完成动作反馈；跨会话记忆根据业务需求增加。

对应教程

参考资料