AI Agent工程化：从协议设计到自我改进的完整架构实践
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如果你正在开发或研究 AI Agent，可能已经发现了一个现象：很多教程都在教你怎么调用 API、怎么设计 prompt，但很少有人告诉你 Agent 工程真正的底层问题在哪里。当你的 Agent 项目从 demo 走向生产环境时，协议对象的设计缺陷、四层嵌套的架构混乱、缺乏自我改进能力这些问题会突然暴露出来，让整个系统变得难以维护和扩展。
本文要解决的不是"如何快速搭建一个 Agent"，而是"如何搭建一个可持续演进、工程化可用的 Agent 系统"。我们将深入 Agent 工程的三个核心底层问题：协议对象的设计哲学、四层嵌套架构的价值，以及自我改进外环的实现路径。这些都是从 demo 到生产环境必须跨越的鸿沟。
很多开发者以为 Agent 开发就是堆砌 LLM 调用，但实际上，真正决定 Agent 项目成败的往往是这些底层工程问题。协议对象决定了 Agent 之间的通信效率，四层嵌套影响了系统的可维护性，而自我改进能力则关系到 Agent 的长期价值。本文将用具体的代码示例和架构图（文字描述）来展示如何解决这些问题。
1. 这篇文章真正要解决的问题
1.1 为什么 Agent 工程化比想象中更难
大多数 Agent 教程止步于"能跑通"，但真实项目要求的是"能演进"。一个典型的困境是：第一个版本很快就能 demo，但当你想要添加新功能、处理更复杂的任务、或者多个 Agent 协作时，代码就变成了"屎山"。
问题的根源在于三个层面：
- 协议对象缺乏标准化 ：每个 Agent 都有自己的输入输出格式，导致协作时需要大量的适配代码
- 架构层次混乱 ：业务逻辑、工具调用、记忆管理、决策逻辑混杂在一起，修改一处影响全局
- 缺乏自我改进机制 ：Agent 无法从错误中学习，每次遇到新问题都需要人工干预
1.2 目标读者与预期收获
本文适合已经接触过 Agent 开发，但希望将项目工程化的开发者。通过本文，你将学会：
- 设计可扩展的协议对象，减少 Agent 间的耦合
- 理解四层嵌套架构的价值，并应用到实际项目中
- 实现基本的自我改进外环，让 Agent 能够从经验中学习
- 避免常见的工程化陷阱，提升代码的可维护性
2. 基础概念与核心原理
2.1 协议对象（Protocol Objects）的本质
协议对象不是简单的 DTO（Data Transfer Object），而是定义了 Agent 间交互的契约。它包含三个核心要素：
- 消息格式 ：Agent 间传递的数据结构
- 交互协议 ：请求-响应、发布-订阅等模式
- 语义约定 ：字段的含义和处理规则
# 不好的协议对象设计 - 过于简单，缺乏扩展性
class SimpleMessage:
def __init__(self, content: str):
self.content = content
# 好的协议对象设计 - 包含元数据和扩展能力
class AgentMessage:
def __init__(self,
message_id: str,
sender: str,
receiver: str,
message_type: str,
content: dict,
timestamp: float,
context: dict = None):
self.message_id = message_id
self.sender = sender
self.receiver = receiver
self.message_type = message_type # request, response, error, etc.
self.content = content # 实际的消息内容
self.timestamp = timestamp
self.context = context or {} # 上下文信息，用于跨消息关联
def to_dict(self):
return {
"message_id": self.message_id,
"sender": self.sender,
"receiver": self.receiver,
"message_type": self.message_type,
"content": self.content,
"timestamp": self.timestamp,
"context": self.context
}
2.2 四层嵌套架构的价值
四层嵌套不是凭空发明的复杂度，而是为了解决 Agent 系统的四个关注点分离：
- 交互层 ：处理外部输入输出
- 协调层 ：管理任务分解和 Agent 协作
- 能力层 ：封装工具和技能
- 记忆层 ：管理上下文和历史
这种分层确保了每层只关注自己的职责，修改一层不会影响其他层。
2.3 自我改进外环的实现思路
自我改进外环让 Agent 能够从执行结果中学习，逐步优化自己的行为。核心机制包括：
- 执行监控 ：记录 Agent 的决策和结果
- 效果评估 ：量化执行效果的好坏
- 策略调整 ：基于评估结果调整行为策略
- 验证部署 ：安全地应用改进后的策略
3. 环境准备与前置条件
3.1 基础技术栈要求
要实践本文的工程化方案，你需要准备：
- Python 3.8+ ：主流 Agent 框架的基础环境
- 基本的 LLM 接入 ：OpenAI API、本地模型等均可
- 项目管理工具 ：Git 用于版本控制
- 开发环境 ：VS Code 或 PyCharm 等 IDE
3.2 推荐的学习路径
如果你刚刚接触 Agent 开发，建议按以下顺序实践：
- 先实现一个基础的单 Agent 系统
- 添加简单的工具调用功能
- 实现多个 Agent 的协作
- 再回过头来优化协议对象和架构
3.3 避免过早优化警告
虽然本文讨论工程化问题，但要避免在项目初期过度设计。建议的原则是：
- 第一个版本可以简单，但要保持接口清晰
- 当添加第三个 Agent 或第五个工具时，就应该考虑架构优化
- 预留扩展点比一开始就设计完美架构更重要
4. 协议对象的设计与实现
4.1 协议对象的演进路径
协议对象的设计应该遵循渐进式复杂化的原则：
# 阶段1：基础消息协议
class BasicMessage:
def __init__(self, role: str, content: str):
self.role = role
self.content = content
# 阶段2：支持复杂内容的协议
class StructuredMessage:
def __init__(self,
message_id: str,
message_type: str,
content: dict,
metadata: dict = None):
self.message_id = message_id
self.message_type = message_type # text, image, action, etc.
self.content = content
self.metadata = metadata or {}
# 阶段3：支持会话上下文的协议
class ContextAwareMessage(StructuredMessage):
def __init__(self,
message_id: str,
message_type: str,
content: dict,
context: dict,
metadata: dict = None):
super().__init__(message_id, message_type, content, metadata)
self.context = context # 包含会话历史、用户信息等
4.2 协议版本化管理
生产环境中，协议对象需要版本化管理以确保兼容性：
class VersionedMessage:
def __init__(self, protocol_version: str, **kwargs):
self.protocol_version = protocol_version
self.payload = kwargs
@classmethod
def from_dict(cls, data: dict):
version = data.get('protocol_version', '1.0')
if version == '1.0':
return cls._parse_v1(data)
elif version == '1.1':
return cls._parse_v1_1(data)
else:
raise ValueError(f"Unsupported protocol version: {version}")
4.3 错误处理与兼容性
协议对象必须包含完善的错误处理机制：
class ErrorMessage(AgentMessage):
def __init__(self, original_message: AgentMessage, error: Exception):
super().__init__(
message_id=f"error_{original_message.message_id}",
sender="system",
receiver=original_message.sender,
message_type="error",
content={
"original_message": original_message.to_dict(),
"error_type": type(error).__name__,
"error_message": str(error),
"suggested_action": self._suggest_action(error)
},
timestamp=time.time()
)
def _suggest_action(self, error: Exception) -> str:
# 根据错误类型提供修复建议
if "rate limit" in str(error).lower():
return "Wait and retry after 60 seconds"
elif "authentication" in str(error).lower():
return "Check API key configuration"
else:
return "Review the request format and parameters"
5. 四层嵌套架构的详细拆解
5.1 交互层（Interface Layer）实现
交互层负责与外部世界通信，包括用户输入、API 调用等：
class InterfaceLayer:
def __init__(self, adapter_config: dict):
self.adapters = self._initialize_adapters(adapter_config)
def _initialize_adapters(self, config: dict) -> dict:
adapters = {}
for adapter_type, adapter_config in config.items():
if adapter_type == "web":
adapters["web"] = WebAdapter(adapter_config)
elif adapter_type == "api":
adapters["api"] = APIAdapter(adapter_config)
elif adapter_type == "cli":
adapters["cli"] = CLIAdapter(adapter_config)
return adapters
async def receive_input(self, source: str, input_data: dict) -> AgentMessage:
"""接收外部输入并转换为内部消息格式"""
adapter = self.adapters.get(source)
if not adapter:
raise ValueError(f"Unsupported input source: {source}")
raw_message = await adapter.parse_input(input_data)
return self._to_agent_message(raw_message)
async def send_output(self, message: AgentMessage) -> None:
"""将内部消息发送到合适的外部接口"""
adapter = self.adapters.get(message.receiver)
if adapter:
await adapter.send_output(message)
5.2 协调层（Coordination Layer）设计
协调层是 Agent 系统的"大脑"，负责任务分解和资源调度：
class CoordinationLayer:
def __init__(self, agent_registry: dict, task_planner: TaskPlanner):
self.agent_registry = agent_registry # 可用的 Agent 列表
self.task_planner = task_planner # 任务规划器
self.conversation_manager = ConversationManager()
async def process_task(self, task: AgentMessage) -> List[AgentMessage]:
"""处理复杂任务，分解为子任务并协调执行"""
# 1. 分析任务需求
task_analysis = await self.analyze_task(task)
# 2. 制定执行计划
execution_plan = await self.task_planner.create_plan(task_analysis)
# 3. 协调执行
results = []
for step in execution_plan.steps:
suitable_agent = self._select_agent_for_step(step)
if suitable_agent:
result = await self._execute_step(suitable_agent, step, task.context)
results.append(result)
# 4. 整合结果
return await self._integrate_results(results, task)
def _select_agent_for_step(self, step: TaskStep) -> Optional[Agent]:
"""根据步骤需求选择合适的 Agent"""
for agent_name, agent in self.agent_registry.items():
if agent.can_handle(step):
return agent
return None
5.3 能力层（Capability Layer）封装
能力层封装具体的工具和技能，提供统一的调用接口：
class CapabilityLayer:
def __init__(self, tool_registry: ToolRegistry):
self.tool_registry = tool_registry
self.execution_engine = ToolExecutionEngine()
async def execute_tool(self,
tool_name: str,
parameters: dict,
context: dict) -> ToolResult:
"""执行工具调用，包含错误处理和日志记录"""
tool = self.tool_registry.get_tool(tool_name)
if not tool:
raise ToolNotFoundError(f"Tool not found: {tool_name}")
# 验证参数
validated_params = tool.validate_parameters(parameters)
# 执行工具
try:
result = await self.execution_engine.execute(tool, validated_params, context)
self._log_execution(tool_name, validated_params, result, context)
return result
except Exception as e:
self._log_error(tool_name, validated_params, e, context)
raise ToolExecutionError(f"Tool execution failed: {str(e)}")
def register_tool(self, tool: BaseTool) -> None:
"""注册新工具"""
self.tool_registry.register(tool)
5.4 记忆层（Memory Layer）管理
记忆层负责管理 Agent 的状态和历史，支持长期对话和上下文理解：
class MemoryLayer:
def __init__(self, storage_backend: StorageBackend, embedding_model: EmbeddingModel):
self.storage = storage_backend
self.embedding_model = embedding_model
self.cache = LRUCache(maxsize=1000)
async def store_interaction(self, interaction: Interaction) -> str:
"""存储交互记录，包括消息、工具调用结果等"""
# 生成嵌入向量用于后续检索
embedding = await self.embedding_model.encode(interaction.summary())
# 存储到持久化存储
interaction_id = await self.storage.store(
interaction=interaction,
embedding=embedding,
metadata={
"timestamp": interaction.timestamp,
"agent_id": interaction.agent_id,
"interaction_type": interaction.type
}
)
# 更新缓存
self.cache[interaction_id] = interaction
return interaction_id
async def retrieve_relevant_memories(self,
query: str,
limit: int = 5) -> List[Interaction]:
"""基于语义相似度检索相关记忆"""
query_embedding = await self.embedding_model.encode(query)
# 从存储中检索相似记忆
similar_memories = await self.storage.search_by_embedding(
query_embedding,
limit=limit
)
return [memory.interaction for memory in similar_memories]
6. 自我改进外环的实现
6.1 执行监控与数据收集
自我改进的基础是全面的执行监控：
class ExecutionMonitor:
def __init__(self, data_collector: DataCollector):
self.data_collector = data_collector
self.metrics = defaultdict(list)
async def record_decision(self,
agent_id: str,
decision: Decision,
context: dict) -> None:
"""记录 Agent 的决策过程"""
record = {
"agent_id": agent_id,
"timestamp": time.time(),
"decision": decision.to_dict(),
"context": context,
"input_features": self._extract_features(decision, context)
}
await self.data_collector.record_decision(record)
async def record_outcome(self,
decision_id: str,
outcome: Outcome,
feedback: Optional[dict] = None) -> None:
"""记录决策结果和反馈"""
outcome_record = {
"decision_id": decision_id,
"outcome": outcome.to_dict(),
"feedback": feedback,
"success_metrics": self._calculate_success_metrics(outcome)
}
await self.data_collector.record_outcome(outcome_record)
6.2 效果评估与指标设计
设计合理的评估指标是自我改进的关键：
class EffectivenessEvaluator:
def __init__(self, metric_definitions: dict):
self.metrics = metric_definitions
async def evaluate_episode(self, episode_data: dict) -> EvaluationResult:
"""评估一个完整任务执行过程的效果"""
results = {}
for metric_name, metric_config in self.metrics.items():
metric_value = await self._calculate_metric(
metric_name, metric_config, episode_data
)
results[metric_name] = metric_value
overall_score = self._compute_overall_score(results)
return EvaluationResult(
metrics=results,
overall_score=overall_score,
recommendations=self._generate_recommendations(results)
)
def _compute_overall_score(self, metric_results: dict) -> float:
"""计算综合评分"""
weights = {
'success_rate': 0.3,
'efficiency': 0.25,
'user_satisfaction': 0.2,
'resource_usage': 0.15,
'error_rate': 0.1
}
return sum(metric_results.get(metric, 0) * weight
for metric, weight in weights.items())
6.3 策略调整与模型更新
基于评估结果调整 Agent 行为策略：
class StrategyOptimizer:
def __init__(self,
policy_model: PolicyModel,
learning_rate: float = 0.01):
self.policy_model = policy_model
self.learning_rate = learning_rate
self.experience_buffer = ExperienceBuffer(capacity=10000)
async def update_policy(self,
experiences: List[Experience],
evaluation_results: EvaluationResult) -> None:
"""基于经验数据更新策略模型"""
# 准备训练数据
training_data = self._prepare_training_data(experiences, evaluation_results)
# 增量训练策略模型
await self.policy_model.incremental_train(
training_data,
learning_rate=self.learning_rate
)
# 验证新策略的效果
validation_result = await self._validate_new_policy()
if validation_result.improvement > 0:
await self._deploy_improved_policy()
else:
self._rollback_policy_update()
def _prepare_training_data(self, experiences, evaluation_results):
"""准备模型训练数据"""
training_examples = []
for experience in experiences:
if evaluation_results.overall_score > 0.7: # 成功经验
# 强化成功的决策模式
training_examples.append({
"input": experience.state,
"target": experience.action,
"weight": evaluation_results.overall_score
})
else: # 失败经验
# 提供修正指导
training_examples.append({
"input": experience.state,
"target": self._suggest_better_action(experience),
"weight": 1.0 - evaluation_results.overall_score
})
return training_examples
7. 完整示例：构建一个可自我改进的问答 Agent
7.1 项目结构与配置
self_improving_agent/
├── config/
│ ├── agent_config.yaml
│ └── model_config.yaml
├── src/
│ ├── layers/
│ │ ├── interface.py
│ │ ├── coordination.py
│ │ ├── capability.py
│ │ └── memory.py
│ ├── protocols/
│ │ └── message.py
│ ├── improvement/
│ │ ├── monitor.py
│ │ ├── evaluator.py
│ │ └── optimizer.py
│ └── agents/
│ └── qa_agent.py
└── tests/
└── test_qa_agent.py
7.2 核心 Agent 实现
# src/agents/qa_agent.py
class QAAgent:
def __init__(self,
agent_id: str,
interface_layer: InterfaceLayer,
coordination_layer: CoordinationLayer,
capability_layer: CapabilityLayer,
memory_layer: MemoryLayer,
improvement_loop: ImprovementLoop):
self.agent_id = agent_id
self.interface = interface_layer
self.coordination = coordination_layer
self.capability = capability_layer
self.memory = memory_layer
self.improvement = improvement_loop
async def process_query(self, user_query: str) -> str:
"""处理用户查询的主要流程"""
# 1. 创建消息对象
message = AgentMessage(
message_id=str(uuid.uuid4()),
sender="user",
receiver=self.agent_id,
message_type="query",
content={"text": user_query},
timestamp=time.time()
)
# 2. 记录决策开始
await self.improvement.monitor.record_decision_start(
agent_id=self.agent_id,
input_message=message
)
try:
# 3. 检索相关记忆
relevant_memories = await self.memory.retrieve_relevant_memories(
user_query, limit=3
)
# 4. 制定回答策略
strategy = await self._plan_answer_strategy(
user_query, relevant_memories
)
# 5. 执行策略
answer = await self._execute_strategy(strategy)
# 6. 记录成功结果
await self.improvement.monitor.record_success(
strategy=strategy,
result=answer
)
return answer
except Exception as e:
# 7. 记录失败结果
await self.improvement.monitor.record_failure(
error=e,
context={"query": user_query}
)
raise
async def _plan_answer_strategy(self, query: str, memories: List) -> AnswerStrategy:
"""制定回答策略"""
# 基于查询复杂度和可用记忆选择策略
complexity = self._assess_query_complexity(query)
if complexity == "simple" and memories:
return AnswerStrategy.TYPE_DIRECT_ANSWER
elif complexity == "complex":
return AnswerStrategy.TYPE_RESEARCH_FIRST
else:
return AnswerStrategy.TYPE_STANDARD
7.3 自我改进循环集成
# src/improvement/loop.py
class ImprovementLoop:
def __init__(self,
monitor: ExecutionMonitor,
evaluator: EffectivenessEvaluator,
optimizer: StrategyOptimizer,
review_interval: int = 100):
self.monitor = monitor
self.evaluator = evaluator
self.optimizer = optimizer
self.review_interval = review_interval
self.interaction_count = 0
async def on_interaction_complete(self, interaction_result: dict):
"""在每次交互完成后调用"""
self.interaction_count += 1
# 记录交互数据
await self.monitor.record_interaction(interaction_result)
# 定期进行改进评估
if self.interaction_count % self.review_interval == 0:
await self._run_improvement_cycle()
async def _run_improvement_cycle(self):
"""运行完整的改进周期"""
# 1. 收集最近的经验数据
recent_experiences = await self.monitor.get_recent_experiences(
limit=self.review_interval
)
# 2. 评估当前效果
evaluation = await self.evaluator.evaluate_period(recent_experiences)
# 3. 如果效果不理想，进行策略优化
if evaluation.overall_score < 0.8:
await self.optimizer.update_policy(recent_experiences, evaluation)
# 4. 记录改进周期结果
await self._log_improvement_cycle(evaluation)
8. 运行结果与效果验证
8.1 启动和测试流程
# tests/test_qa_agent.py
async def test_self_improving_agent():
"""测试自我改进 Agent 的完整流程"""
# 1. 初始化各层组件
config = load_config("config/agent_config.yaml")
interface = InterfaceLayer(config['interface'])
coordination = CoordinationLayer(config['coordination'])
capability = CapabilityLayer(config['capability'])
memory = MemoryLayer(config['memory'])
# 2. 初始化改进循环
monitor = ExecutionMonitor()
evaluator = EffectivenessEvaluator(config['metrics'])
optimizer = StrategyOptimizer(config['policy_model'])
improvement_loop = ImprovementLoop(monitor, evaluator, optimizer)
# 3. 创建 Agent
agent = QAAgent(
agent_id="qa_agent_1",
interface_layer=interface,
coordination_layer=coordination,
capability_layer=capability,
memory_layer=memory,
improvement_loop=improvement_loop
)
# 4. 测试简单查询
simple_queries = [
"什么是机器学习？",
"Python 的列表和元组有什么区别？",
"如何安装 Docker？"
]
for query in simple_queries:
answer = await agent.process_query(query)
print(f"Query: {query}")
print(f"Answer: {answer[:100]}...") # 截断长回答
print("-" * 50)
# 5. 验证改进机制
improvement_data = await monitor.get_improvement_metrics()
assert improvement_data['interaction_count'] == len(simple_queries)
print("改进循环运行正常")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(test_self_improving_agent())
8.2 预期输出与验证指标
运行测试后，你应该看到：
- 正常的问答输出 ：Agent 能够回答各种问题
- 执行日志 ：记录每个决策步骤和工具调用
- 改进指标 ：显示自我改进循环的运行状态
- 性能数据 ：响应时间、准确率等关键指标
关键验证指标包括：
- 响应时间 ：平均响应时间应保持在合理范围内
- 回答质量 ：通过人工评估或自动化指标衡量
- 错误率 ：随着自我改进应该逐渐下降
- 学习效率 ：Agent 从错误中恢复的速度
9. 常见问题与排查思路
9.1 协议对象相关问题
| 问题现象 | 可能原因 | 排查方式 | 解决方案 |
|---|---|---|---|
| Agent 间消息解析失败 | 协议版本不匹配 | 检查消息头部的协议版本 | 实现协议版本协商机制 |
| 消息字段缺失 | 协议定义不一致 | 对比发送方和接收方的协议定义 | 使用协议验证中间件 |
| 序列化/反序列化错误 | 数据类型不兼容 | 检查复杂数据类型的处理 | 使用统一的序列化库 |
9.2 四层架构相关问题
| 问题现象 | 可能原因 | 排查方式 | 解决方案 |
|---|---|---|---|
| 层与层之间耦合过紧 | 职责边界不清晰 | 检查跨层直接调用 | 明确每层的接口契约 |
| 性能瓶颈 | 层间通信开销大 | 分析调用链路耗时 | 使用异步通信和缓存 |
| 扩展困难 | 层接口设计僵化 | 评估新功能接入成本 | 采用插件化架构 |
9.3 自我改进相关问题
| 问题现象 | 可能原因 | 排查方式 | 解决方案 |
|---|---|---|---|
| 改进效果不明显 | 评估指标不合理 | 分析评估数据分布 | 重新设计评估指标 |
| 策略震荡 | 学习率过高 | 检查策略变化历史 | 调整学习率或使用自适应算法 |
| 过拟合训练数据 | 经验数据不足 | 分析策略泛化能力 | 增加数据多样性或使用正则化 |
9.4 调试技巧与工具
- 使用结构化日志 ：
import structlog
logger = structlog.get_logger()
async def debug_agent_decision(agent_id, decision, context):
logger.info("agent_decision",
agent_id=agent_id,
decision_type=type(decision).__name__,
context_keys=list(context.keys()))
- 实现可视化监控 ：
class DecisionVisualizer:
def visualize_decision_flow(self, episode_data):
# 生成决策流程图
pass
def plot_learning_curve(self, metrics_history):
# 绘制学习曲线
pass
- 使用交互式调试 ：
# 在关键决策点添加调试钩子
class DebuggableAgent(QAAgent):
async def process_query(self, query):
if os.getenv('DEBUG_MODE'):
await self._interactive_debug(query)
return await super().process_query(query)
10. 最佳实践与工程建议
10.1 协议对象设计原则
- 向后兼容性 ：新版本协议应该能够处理旧版本消息
- 可扩展性 ：通过预留字段和插件机制支持未来扩展
- 自描述性 ：消息应该包含足够的元数据以便调试
- 性能考量 ：平衡功能的丰富性和序列化开销
10.2 四层架构实施指南
- 明确接口契约 ：每层之间定义清晰的接口，减少隐式耦合
- 依赖注入 ：通过依赖注入管理层间依赖，提高可测试性
- 配置外部化 ：将各层的配置参数外部化，便于环境适配
- 监控集成 ：在每个关键边界添加监控点
10.3 自我改进系统工程化
- 数据质量优先 ：确保训练数据的质量和多样性
- 安全边界 ：设置改进策略的安全边界，防止退化
- 渐进式部署 ：新策略先在小范围验证再全量部署
- 人工监督 ：保留关键决策的人工审核机制
10.4 性能优化建议
- 缓存策略 ：在记忆层和能力层实施合适的缓存
- 异步处理 ：使用异步编程避免阻塞操作
- 批量操作 ：对数据库访问和 API 调用进行批量优化
- 资源管理 ：合理管理模型加载和计算资源
10.5 团队协作规范
- 代码规范 ：制定统一的代码风格和架构模式
- 文档维护 ：保持协议文档和架构文档的及时更新
- 测试策略 ：建立分层测试体系，从单元测试到集成测试
- 部署流程 ：标准化开发、测试、生产环境的部署流程
通过遵循这些工程化实践，你的 Agent 项目将能够从简单的原型演进为可维护、可扩展的生产级系统。记住，好的 Agent 工程不是一蹴而就的，而是通过持续的重构和改进逐步形成的。
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