threejs入门
2025/12/19 3:49:04
构建稳定AI Agent需遵循五大原则：1)定义清晰规格说明书(角色边界、技术栈、输入输出样本)；2)采用微服务化指令(Plan-Code-Test-Deploy)；3)实现状态持久化(记录思考过程、文件差异、任务清单)；4)合理使用上下文(文件检索、及时遗忘)；5)确保安全性(沙箱环境、权限控制、白名单配置)。Agent本质是"靠谱流程"+“智能模型”+"安全环境"的结合，开发者应先写文档、了解MCP协议和Docker技术。
工具再强，也是给能驾驭它的人准备的。
昨天有几个读者问：“我想给自己造个 AI 员工，但每次写出来的东西，跑两步就崩，要么就是记性不好，要么就是瞎执行。”
其实，造一个好用的 Agent，不再是单纯的算法问题，而是一个系统架构问题。最近，Anthropic（Claude 的亲爹）、GitHub 和 Docker 这三位大佬凑在一起，貌似是给出了一统“标准答案”。
为啥说貌似？因为从目前进展来看，各家都在自立所谓的标准，百模大战之后，将会是基础Agent范式之争。
在这个讨论里，核心就是如何用大厂思维来构建稳定的AI智能体。
这篇总结，我就带你拆解一下，如何用“大厂的思维”去构建你的第一个稳定 Agent。
Agent 开发的五个原则
其实就是要把 Agent 当作一个初级工程师来管理，而不是一个搜索平台
一、设定清晰的 Agent 规格说明书
现在的 Agent 为什么容易“发疯”？因为我们给的指令太模糊了。 这里提到第一个教训就是：Don’t rely on “You are a helpful assistant”（别指望一句“你是好帮手”就能搞定）。
你需要像定义 API 接口一样定义 Agent。一个合格的 Agent Spec 必须包含：
- 角色边界：它能做什么，绝对不能做什么（比如“严禁删除数据库”）。
- 技术栈锁定：明确告诉它用 Python 3.9，用 Pytest 测试，用 SDK 的哪个版本。
- 输入/输出样本：给它看几个“满分作业”，比你说一万句废话都管用。
**我的体感就是：**这就像带实习生，你不给他 Job Description，他肯定给你捅娄子。
千万别对 Agent 说：“帮我把这个电商网站做出来。” 这种指令在 Agent 耳朵里就是噪音。有一些实验数据表明，Agent 极其不擅长处理模糊、复杂的长链条任务。
正确的做法是“微服务化”你的指令：
- Plan：先让 Agent 生成计划。
- Code：只写某一个模块的代码。
- Test：运行测试，报错了再修。
- Deploy：最后再部署。
这里的核心在于：每一个小步骤，都要有“验收标准”。没通过测试，绝不进入下一步。
三、做好状态持久化
这是很多新手最容易忽略的。LLM 本质上是无状态的（Stateless），上下文窗口再长，一旦 Session 重置，它就什么都忘了。
真正能干活的 Agent，它的“记忆”不能只在脑子里，而是在独立存储（例如硬盘、数据库、云服务等等）中
- 日：记录每一步的思考过程。
- 文件差异：修改了哪些代码。
- Checklist：哪些任务完成了，哪些待办。
这样以来，哪怕你的 Agent 进程挂了，重启之后读取本地文件，它立马就能接上之前的进度继续干。这就是企业级 AI 智能体和 Demo 级别 AI 智能体的区别。
四、别把上下文当存储用，Context 不是越大越好
现在很多都有几十亿是几百万Token，很多人就觉得：“哇靠，那我还需要什么 RAG（检索增强）？我直接把整个项目的 50 个代码文件全扔进去不就完事了？”
这其实是一种错误的方式。
虽然模型支持超长上下文，但在实际工程中，输入越多，模型变笨的概率越大。这就好比考试的时候是开卷，但如果你把整整一座图书馆的书都堆在桌子上，学生反而找不到答案了。
Anthropic 的测试也发现了，当上下文塞满无关代码时，Agent 对核心指令的遵循能力会直线下降。它会被那些不相关的变量名、注释给带偏。
另外就是，Token是真费钱
每次对话都把整个 Repo 传进去，那个 Token 消耗是指数级的。虽然现在降价了，但也经不住这么造。
处理 100k token 和处理 5k token，延迟完全是两个概念。
你不想问个问题等 3 分钟吧？
真正的企业级智能体是怎么做的？
- 文件检索：先让 Agent 读目录结构（File Tree），它觉得需要看哪个文件，再调用工具去“读取”那个文件的内容。这叫“按需 Fetch”。
- 及时遗忘：聊了 10 轮之后，前面的对话可能已经不重要了。要学会总结，把之前的废话压缩成几句摘要，剩下的从 Context 里踢出去。
上下文是 Agent 的 RAM（内存），不是硬盘。寸土寸金，只放最有用的东西。
五、安全性很重要，先在沙箱跑跑
尽量不要让 Agent 在你的宿主机上面裸奔！
你想想，Agent 的本质是什么？它是一个会根据概率生成命令的程序。万一它幻觉了，想帮你清理一下磁盘空间，反手执行了一个rm -rf /，或者sudo了一下，这时候哭都来不及。
而且，现在的提示词注入攻击防不胜防。万一你从网上下载的代码里藏了一段注释，诱导 Agent 把你的 SSH 私钥上传到某个服务器，那就全完了。
所有的代码执行、所有的工具调用，尽量放在一个隔离环境里，例如 Docker。
- 一次性容器：任务开始，启动一个 Docker 容器；任务结束，容器直接销毁。
- 权限锁死：这个容器里就不该有 sudo权限，文件系统应该是只读的，或者只能写入特定的 /tmp/workspace目录。
另外就是Agent 需要上网查资料吗？可能需要。
但它需要访问你的内网数据库吗？
这时候就必须配置白名单。只允许 Agent 访问特定的 数据库地址，给定一个只读权限。
最后对于普通开发者来说，有三个小建议：
1. 先别急着写代码，先写文档。按照我上面说的“规格说明书”，把你想要 Agent 做的事写清楚。文档写不清楚，代码肯定写不出来。
2. 了解一下 MCP 协议，以后所有的 AI 工具链接都会走这个标准。就像现在的 USB-C 一样，不懂这个，你的 Agent 就是一座孤岛。
- 了解一下 Docker，如果你还不会 Docker，赶紧去补课。在 AI 时代，Docker 不仅仅是运维工具，它是 AI 的安全屋。
最后的最后，就是不要被那些酷炫的名词吓倒，Agent 的本质就是“靠谱的流程” + “聪明的模型” + “安全的执行环境”。
按照这套逻辑去造你的 Agent，你会发现，它不再是一个人工智障，而是一个真正能帮你半夜修 Bug 的好搭档。
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