AI Agent开发实战指南：从新兵到兵王的六条黄金法则 本文总结了AI Agent开发中的核心经验和最佳实践，涵盖Prompt工程、上下文管理、工具设计等关键领域，助你快速掌握AI Agent开发精髓。
前言 在AI Agent开发领域，很多开发者经常面临这样的困惑：
“我刚开始搞AI Agent开发，感觉自己像个无头苍蝇，总觉得缺了点儿只可意会不可言传的’内功心法’。救救我，让我追上大部队吧！”
虽然有很多优秀的课程资源，如HuggingFace或伯克利大学的深度学习课程，但并非每个人都有时间和精力进行长期学习。
因此，我决定将实战中积累的宝贵经验，浓缩成这篇"心法秘籍"。这不仅仅是技术分享，更像是一份来自前线的作战手册，希望能帮你快速从"新兵"成长为"兵王"。
第一诫：给你的AI一份清晰的"圣旨"，而不是让它猜谜 为什么清晰的指令如此重要？ 我曾经也对所谓的"Prompt工程"嗤之以鼻，觉得那玩意儿与其说是工程学，不如说是"跳大神"。
什么"我给你100美元小费"、“我奶奶等着这个救命”、“你必须100%准确否则就完蛋”，这些小伎俩，顶多算是利用了模型某个阶段的局部漏洞，一阵风就过去了，根本上不了台面。
后来我才恍然大悟：现代的LLM，就像一个能力极强但有点"一根筋"的新兵，它不需要你那些花里胡哨的"PUA话术"，它真正需要的是一份清晰、详尽、毫无矛盾的作战指令。
最佳实践建议 别再耍小聪明了，老老实实地去读读Anthropic或者Google官方的Prompt最佳实践文档。我们的经验是，把指令写得像一份给新手的工具说明书一样，直接、具体。比如，我们让Claude生成ast-grep规则时，就是把怎么用这个工具的细节掰开了、揉碎了喂给它，效果出奇的好。
一个小技巧是，你可以先让那些具备深度研究能力的LLM（比如Deep Research版的模型）帮你起草一份"圣旨"初稿。虽然还需要人工打磨，但作为起点，它已经相当扎实了。
记住，LLM是耿直的"指令跟随者"，问题往往不在它，而在我们指令的模棱两可。
第二诫：别一口气喂成胖子，给AI的"记忆"减减肥 上下文工程的重要性 好，现在你有了一份完美的"圣旨"。但新的问题又来了，为什么现在大家都在谈"上下文工程（Context Engineering）“而不是"提示词工程（Prompt Engineering）"？
因为AI的"记忆”（上下文）是有限的，而且非常宝贵。
你给它的上下文太长，它就会"注意力涣散"，记不住重点，就像一个听了半小时报告就开始打瞌睡的学生。这不仅会导致性能下降，还会让你的成本和延迟飙升。
上下文管理策略 我们的原则是：一开始只给最核心的"地图"，然后给它一个"望远镜"（工具），让它自己去探索细节。
举个例子，我们不会把整个项目的代码一股脑塞给它，而是先给它一个项目文件列表，再给它一个read_file的工具，让它在需要时自己去读取相关文件的内容。当然，如果我们明确知道某个文件至关重要，也会提前把内容放在上下文里。
另外，那些在反馈循环中产生的日志和信息，会像滚雪球一样撑爆上下文。用一些简单的"上下文压缩"工具，能自动帮AI的"记忆"减负。把不同的信息模块化、封装起来，只给Agent当前任务绝对需要的信息，这比面向对象编程里的封装重要一百倍。
第三诫：打造一套"傻瓜式"工具箱，而不是一堆"专家级"手术刀 AI Agent工具设计原则 AI Agent的超能力，源于"调用工具"。LLM的大脑，加上一套好用的工具，再配合基础的控制流程，一个合格的Agent才算诞生。
给Agent设计工具，比给人类设计API还难。
因为人类开发者会察言观色、会读文档、会自己找歪路子。但AI Agent不行，它就是那个最"聪明"也最"爱钻空子"的实习生。你设计的工具集里但凡有一点漏洞或歧义，它就一定会以你意想不到的方式搞砸。
工具设计最佳实践 好的工具集，通常颗粒度相似，参数少而精，且类型严格。它们功能专注，经过千锤百炼。你就想象成，你在给一个虽然聪明但极易分心的初级开发者提供API，你敢有一丝马虎吗？
大多数软件工程Agent的核心工具都不到10个，比如read_file, write_file, edit_file这些，每个工具的参数也就1到3个。保持工具的"幂等性"（即多次调用和一次调用的结果相同）非常重要，能避免很多状态管理的噩梦。
第四诫：给他一个"演员"，再配一个"严厉的导演" Actor-Critic模式的应用 一个优秀的Agent系统，是LLM的创造力与传统软件的严谨性完美结合的产物。我们发现，类似"演员-评论家（Actor-Critic）“的双轨模式非常有效。
我们让"演员”（LLM）尽情发挥创造力，去编写代码、创建文件。然后，让"评论家"（一个严格的自动化系统）来评估它的"表演"是否合格。
这个"评论家"手握一堆硬指标：代码能不能编译通过？单元测试能不能跑通？类型检查和Linter有没有报警？这些都是铁面无私的"纪律委员"。
反馈循环的重要性 这也是为什么软件工程领域被AI Agent颠覆得最彻底的原因——它的反馈循环太高效了！编译器、测试、Linter这些现成的"评论家"，能毫不留情地筛掉所有不合格的"表演"，这使得模型在训练阶段和应用阶段都能获得极速的成长。
这个思路可以应用到任何领域。比如，一个旅游Agent规划的航班，你得先验证航班是否存在；一个记账Agent提交的报表，如果不符合复式记账原则，那它就是废品。
这个反馈循环，就是Agent的"护栏"和"纠错机制"。当它搞砸了，有时可以提醒它"喂，你上次的方案因为某某原因不行，再改改"，有时则需要果断放弃，让它推倒重来。
第五诫：让AI自己"写检查"，效率高到离谱 元认知循环的力量 当你有了基础的Agent和反馈循环，迭代和改进就开始了。错误分析，永远是AI/ML工程的基石。
但问题是，Agent太能干了！你可以轻松地启动几十个Agent，让它们并行处理任务，然后产生堆积如山的日志。光靠人力去复盘，无异于大海捞针。
所以，一个简单的"元认知循环"就显得异常强大：
建立一个基线版本的Agent。 让它去跑任务，收集大量的轨迹和日志。 用另一个LLM（向Gemini的1M上下文致敬！）去分析这些日志。 根据LLM的分析洞察，改进你的基线版本。 这个过程，就像是让AI自己开"总结会"，自己"写检查"。它往往能帮你发现那些你做梦也想不到的系统盲点，比如工具的缺失或上下文管理的问题。
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