0. 现象：RAG 的天花板与 Agent 的必然性

你做完前六篇的 RAG，发现模型成了一个“博学的图书管理员”：

问它公司制度，它答得头头是道（RAG）。

问它“帮我查下 A 仓库库存”，它傻了：“对不起，知识库里没有实时库存。”

说“帮我给老板发个请假邮件”，它更傻了：“我只是个语言模型。”

RAG 只能“读”，Agent 才能“做”。

Agent 的第一性原理：LLM + 记忆 + 规划 + 工具 = 自主智能体。

工程上没这么玄乎，Agent 本质上就是：循环调用（Loop） + 工具路由（Router）。

1. 核心解密：ReAct 模式（Reasoning + Acting）

Agent 为什么能自己决定下一步干嘛？全靠一个 Prompt 模式，叫ReAct。

别被学术名词吓到，它的逻辑就像人类思考：

Thought（思考）：用户想查库存，我应该先调用“查询库存接口”。

Action（行动）：调用 search_inventory(sku=“A001”)。

Observation（观察）：接口返回 { “A001”: 50 }。

Thought（再思考）：库存查到了，是 50。用户还问能不能发货？我看下规则。

Final Answer（回答）：库存充足，可以发货。

工程实现：这不是魔法，是LLM 在一个 while 循环里不断地输出 Thought 和 Action，直到它认为任务完成了。

2. 工程基石：Function Calling（工具定义）

要让 Agent 跑起来，你首先得把你的后端 API 包装成模型能看懂的“工具说明书”。

2.1 定义工具（Schema）

这跟写 Swagger/OpenAPI 文档一模一样。你必须告诉模型：

工具名叫啥？（send_email）

干啥用的？（发送邮件给指定收件人）

参数是啥？（to: string, subject: string, body: string）

示例（OpenAI 格式）：

{
"type": "function",
"function": {
"name": "query_inventory",
"description": "查询指定商品的实时库存数量",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"sku_code": {
"type": "string",
"description": "商品SKU编码，如 A-101"
}
},
"required": ["sku_code"]
}
}
}

2.2 工具调用的工程坑点

描述（Description）比代码更重要：模型是根据 description 来决定用不用这个工具的。如果你写得含糊，它就不调，或者乱调。

参数校验（Validation）：模型传回来的参数可能是错的（比如把日期写成 “tomorrow”）。后端拿到参数后，必须先做校验，不行就把错误信息塞回给模型让它重试（类似第五篇的重试逻辑）。

3. 多租户下的 Agent 架构：权限是个大雷

RAG 的权限在“查”的时候卡住就行，Agent 的权限涉及“改”（发邮件、改库存），风险极大。

3.1 权限透传（User Context Injection）

绝对不能给 Agent 配置一个超级管理员账号。

Agent 调用后端 API 时，必须复用当前操作用户的 Token/Session。

用户 U 发起请求 -> Agent 决定调 get_salary -> Agent 请求后端。

后端检查：Header 里有没有 U 的 Token？U 有没有 get_salary 权限？

无权：后端返回 403。

Agent 收到 403：思考（Thought） -> 回复用户：“对不起，你没权限查工资。”（

这就对了！）

3.2 敏感操作的“人机确认”（Human-in-the-loop）

对于写操作（发邮件、删库、转账），永远不要让 Agent 自动跑完。

架构模式：

Agent 决定调用 transfer_money(to=“Bob”, amount=100)。

系统暂停（Suspend）。

前端弹窗：“Agent 想要转账 100 给 Bob，是否批准？”

用户点“批准”。

系统把“用户已批准”作为 Observation 塞回给 Agent。

Agent 继续执行。

4. 一个可落地的 Agent Loop 代码逻辑（伪代码）

这就是 Agent 的后端核心逻辑，其实就是一个 While 循环。

messages = [{"role": "user", "content": "帮我查下 A001 库存，够的话发个邮件给老板"}]
while True:
1. 调大模型，把工具定义（Schema）传进去
response = llm.chat(messages, tools=[query_inventory, send_email])
# 2. 判断模型是否想调工具
if response.tool_calls:
tool_call = response.tool_calls[0]
func_name = tool_call.function.name
args = json.loads(tool_call.function.arguments)
# --- 权限校验与执行 ---
# 必须带上当前用户的 context
if func_name == "query_inventory":
result = api.query_inventory(sku=args['sku_code'], user=current_user)
elif func_name == "send_email":
# 敏感操作，插入人工确认逻辑
if not user_approved(func_name, args):
result = "User denied the operation."
else:
result = api.send_email(**args, user=current_user)
# 3. 把执行结果（Observation）追加到消息历史
messages.append(response.message) # 把模型的 Action 加上
messages.append({                 # 把结果加上
"role": "tool",
"tool_call_id": tool_call.id,
"content": str(result)        })
# 进入下一轮循环，模型会看到结果，然后决定下一步
else:
# 4. 模型不想调工具了，直接回答用户（Final Answer）
print("Agent 回复:", response.content)
break

5. Agent 的常见死法与救法

5.1 死循环（Looping）

现象：模型不停地查库存，查完了又查，不输出结果。

解法：

设置 max_steps（最大步数，比如 10 步）。超过就强制停止并报错。

System Prompt 里加一句：“如果多次尝试失败，请停止并询问用户。”

5.2 乱调参（Hallucinated Arguments）

现象：调用 search_user(id=“张三”)，但接口要求 id 必须是数字。

解法：

把错误信息（Error: id must be integer）塞回给模型（Observation）。

聪明的模型（如 GPT-4）看到报错会自我修正：“对不起，我应该先按名字查 ID。” -> get_user_id(name=“张三”)。

6. 本篇小结（从 Demo 到生产）

Agent = Loop + Tools。核心是 ReAct 循环。

工具定义要像写代码一样严谨。Description 是给模型看的文档。

权限控制必须在后端。Agent 只是一个代理，不能绕过业务鉴权。

敏感操作必须有人工确认（Human-in-the-loop）。

做好容错。把 API 报错喂回给模型，让它自己修。

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