企业官网建设流程全解析

这是 Agent 工程里面一个很常见的架构选择问题。很多公司会问：

为什么不用 LangChain、AutoGen、CrewAI 这些成熟框架，而要自己实现 Agent？

答案不是“自己写一定更好”，而是业务需求、可控性、性能、复杂度决定是否手搓。

一 、什么叫“手搓 Agent”？

手搓 Agent 指：

不用完整 Agent 框架，而是自己实现核心循环：

用户输入
↓
任务理解
↓
状态管理
↓
LLM调用
↓
Tool选择
↓
工具执行
↓
结果反馈
↓
继续推理
↓
输出

例如自己写：

while steps < max_steps: response = llm.chat(messages) if response.need_tool: result = execute_tool(response.tool) memory.add(result) else: return response.answer

也就是自己控制 Agent Loop。

二、为什么选择手搓 Agent？

原因1：需要极强的控制能力

成熟框架通常提供：

Agent
├── Memory
├── Tool
├── Planner
└── Executor

但是很多企业场景需要：

每一步都必须可控。

比如机器人：

用户：

去客厅拿水

机器人 Agent：

不能：

LLM:
我要先问天气
我要搜索地图
我要联网查询

而应该：

任务解析
↓
导航模块
↓
运动控制
↓
视觉确认
↓
抓取

机器人领域：

延迟要求高

安全要求高

行为必须确定

所以经常自己设计 Agent。

原因2：框架太重

比如 LangChain：

为了通用性，引入很多抽象：

Chain
AgentExecutor
Retriever
Memory
Callback
Runnable

一个简单流程：

调用LLM
↓
调用工具
↓
返回结果

可能需要很多层封装。

但是企业内部：

可能只需要：

LLM
+
Tool Router
+
Memory
+
Workflow Engine

自己写几百行即可。

原因3：性能优化

框架为了通用，会增加：

对象封装

状态转换

中间消息

Callback

导致：

一次Agent执行：

纯API调用:
100ms

框架:
200~500ms

对于：

实时机器人

自动驾驶

高频交易

延迟很重要。

原因4：数据和安全要求

企业经常不能把：

Prompt

用户数据

Tool调用记录

交给第三方框架。

原因5：框架设计理念不符合业务

例如：

LangChain默认：

Agent决定下一步

但是工业机器人可能：

任务规划Agent
|
↓
固定技能模块

导航Skill
抓取Skill
避障Skill
充电Skill

这里更像：

Agent + Workflow

而不是纯Agent。

三、那为什么不用手搓，直接用框架？

因为框架也有优势。

优势1：开发快

例如：

实现工具调用：

自己写：

Tool注册
参数解析
异常处理
消息管理

可能几天。

框架：

几十分钟。

优势2：生态成熟

例如：

LangChain已有：

RAG

Memory

Vector DB

Tool接口

Agent模板

不用重复造轮子。

优势3：快速验证想法

创业早期：

目标：

先证明Agent能不能工作

不是：

打造工业级Agent Runtime

所以：

框架优先。