“Agent元年”以一个 Agent 公司被数十亿美元收购结束，非常精彩。
Manus 在 2025 年 3 月份内测即爆火，造就了2025年是Agent元年的说法。
“十个月就卖身数十亿”的信息，元旦后肯定会有一波巨大的讨论。
带来的影响肯定方方面面，但至少有下面这一个：2026 年必须去做真·Agent 了。
实际上，很多大厂过去半年已经做了非常多的探索：
#1.飞猪顶部 Tag 里的「问一问」，是具备独立思考、工具调用的 Agent
#2.瑞幸上线了一个 AI Lucky，说话点餐，除了支付都能做
#3.京东在测试一个独立 Agent 产品「京东 AI 购」，搜优惠券、凑单都能自主完成
#4.美团的小美、闲鱼的 AI 智搜、企微的智能总结……
我在 7 月份的时候就有预测：今年春节前后，会有一大波 Agent 类应用的爆发。
Manus 数十亿卖身只会加速爆发的到来。
所以，如果你是个从业者或者现在想入行，不懂 Agent 肯定是不行了。
这篇文章，我来试着给大家讲清楚「真正的 Agent 是如何干活的，如何设计一个 Agent 产品」。
一、容我先显摆一下
我 7 月份隐隐觉察到这个趋势后，10 月份就更新了关于 Agent 的课程内容。
《AI产品经理转岗特训营》的学员们肯定早就不担心这些，并且优势满满、摩拳擦掌的等着热点到来了。
不是吹牛的，有视频为证：
教学课程更新后，我们又一起做了一系列关于 Agent 的项目实践：
#1.用 Claude Code 的 SubAgents 能力体验了一下多 Agent 是如何交互的
#2.开发了一个从需求挖掘到原型图到输出 PRD 的全自动多 Agent 协作流程
#3.开发了一个上传 Excel 可以自主规划、写代码、运行代码、撰写分析报告的数据分析 Agent
#4.拆解了几个最基础的 Agent 项目 DeepResearch 项目
都有图为证：
SubAgents写PRD
二、什么是 Agent
我们这里说的 Agent，是能够感知环境、自主规划、调用工具、自主决策的大模型应用，不是 Dify、Coze 这类 Workflow 应用。
它们的本质区别是：Agent 里的大模型要干什么，自己说了；智能体里的大模型要干什么，人类编排说了算。
前者是活的（有一定的能动性），后者是写死的（给啥加工啥）。
Agent 能够实现自主行动是基于 ReAct 这个框架，总结下来就是这张图：
大模型之所以能够在 Agent 中实现感知和自主行动，核心基于给 LLM 的系统提示词、工具和上下文的拼接。
Agent 从任务到交付的核心流程如下：
下面是一个写作 Agent 的例子：
#1.接到需求后，生成任务 ToDo-List
#2.按照自己制定的 ToDo-List，一步一步的调用工具、验证工具反馈、检查交付是否符合任务清单的要求
#3.检查没毛病后，交付最终产出物。
但真正的流程并不是简单的 Workflow，而是一个循环：
整个 Agent 的灵魂，就在「循环」这俩字上：
#1.大模型根据任务的需求，制定了一个完成任务的清单列表
#2.以这个清单列表为核心，开启循环
#3.循环的结束条件是每一个子任务都完成了
总结下来就是这灵魂三句：LLM make the loop,LLM in the loop,LLM end the loop.
三、如何设计 Agent
了解了 Agent 的运行原理，具体的设计策略就只剩下规训和帮助模型按既定原理做事了。
核心又回到了前面的三个支撑：
1.提示词：告诉模型如何定计划、调用工具、审视产出
下面是前面那个写作 Agent 的系统提示词的一部分，告诉模型它在实现什么、如何一步一步完成任务：
2.工具：告诉模型如何使用这些工具，并帮助它调用这些工具
下面是前面那个写作 Agent 的系统提示词的一部分，告诉模型它有哪些工具、如何调用这些工具：
3.上下文：每次大模型调用都是独立的，必须帮它构建“记忆”
用户的输入、工具的反馈、模型自己在之前任务步骤中的思考和反馈，都需要拼接进历史对话里
我用 Dify 把以上的写作 Agent 循环给 1:1 搭了出来。
没开玩笑，我用 Workflow 产品搭建了 Agent 出来：
搞明白这个 Dify 的工作流，就没有你开发不了的 Agent 产品了。
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
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