企业官网建设流程全解析

昨天有位同学问我，学智能体开发要先掌握哪些基础知识。我说基础其实就 2 点：一是大模型（LLM）的本质，二是 Agent Loop，也就是智能体的最小循环。

至于 Function Calling、Context Engineering、Agent Runtime、harness 这些看着眼花缭乱的名词，全是围着这 2 个基础长出来的工程手法。真正干活的从来不是模型，是模型外面那圈程序。把这两点吃透，剩下的名词你一看就知道它在解决什么问题。

下面我尽量讲得通俗一点。

先把 LLM 当成一个无状态的推理接口

先把大模型身上的神秘感拿掉。

不管背后有多少参数、训练过程多复杂，从应用开发者的角度看，LLM 最终暴露出来的就是一个推理接口。厂商提供的 Web API 也好，本地部署的模型也好，最后都会封装成一个本地或内网 API。

所谓 OpenAI 协议、Anthropic 协议，本质上就是不同的接口规范，是各家工程师第一版发布时定好的上下行格式。

上行的核心参数就 3 个：表示身份的 key、提示词、模型名字。下行就是模型推理出来的结果。关键在于，这个接口是无状态的，每一次调用都跟上一次没有关系，模型只从这次提示词加上它自己储备的知识里推理，然后作答。

正因为无状态，实际业务里我们会在提示词里明确限制它，只准用 prompt 给的内容推理，避免它调用自身知识乱答。

要不然一个处理退款的机器人，你问它母婴问题它也答得头头是道，那就太出戏了。

所以这一层记住一句话就够了：模型基于单次输入推理，每一次调用都跟上一次完全无关。这层我们叫 LLM。

Agent = LLM + TOOLS + LOOP

一个无状态、只会吐文字的接口，本身碰不到外部世界。它查不了数据库，也调不了 API。想让它真的去做事，就得给它一个能跟外界打交道的办法。

这个办法就是 Function Calling，也叫 Tool Use。做法是在提示词里额外塞一段工具描述：

{ "tool": "query_database", "arguments": { "sql": "SELECT ..." }}

然后厂商在训练时就教会了模型：当它觉得需要某个工具时，下行里会用一个专用字段（比如tool_use）把这个意图表达出来。

Anthropic 官方文档描述的流程就是这么一圈：应用把工具定义发给模型，模型生成 tool_use 请求，客户端程序解析请求并执行工具，再把 tool_result 放回消息里交给模型继续处理。

写成代码就是一个最小循环：

messages = [user_message] # 用户输入问题# 最小循环while True: # 把用户问题 + 系统提示词 + 工具信息合并成上行提示词，拿到下行 response = call_llm(messages, tools) # 没有工具请求意图，直接返回 if response.is_final: return response.output # 有工具请求意图，由程序来执行工具 tool_result = execute_tool(response.tool_call) # 把工具调用和结果合并进消息，循环回去再发给模型 messages.append(response.tool_call) messages.append(tool_result)

如果看不太懂代码，换成打电话的场景就好懂了。

假设我们给模型打电话，问它北京天气怎么样，我们对着手机说的是：

北京的天气怎么样？

手机在把话发给模型之前，会先重组内容，把一个查天气的工具塞进对话里。模型实际收到的是：

你在回答问题时可用的工具列表：查询天气工具，输入城市名称即可。 用户输入的问题：北京的天气怎么样？

模型一看有工具可用，就用 tool_use 返回一个调用意图：调天气工具，输入是北京。手机拦截到这个意图，替它去执行，查到「北京天气晴」。然后手机把结果再拼进消息，重新发给模型，这时我们还在电话这头等着：

你在回答问题时可用的工具列表：查询天气工具，输入城市名称即可。 查询天气工具调用结果：输入：北京，输出：北京天气晴 用户输入的问题：北京的天气怎么样？

模型这回拿到了必要信息，回复「北京是晴天」。这一次手机没有拦截，我们就从电话里听到了答案。

整个过程里有一个容易被误解的点：不是模型调用了工具，而是模型生成了调用工具的意图，真正执行的仍然是我们的程序。

这时手机就成了一个 Agent，因为它能完成具体的查询任务，而它依赖的知识是我们主动喂进去的。如果我们没给查询工具，模型就只能说查不到；如果我们又不限定它只用输入内容作答，它就会自己编，这就是幻觉。

所以 Agent 开发的本质，要求模型「忘掉」/「结合」自己储备的知识，拼接上我们给的材料，最终借用它的推理能力来完成任务。而这一切输入，都靠上行里那个提示词字段来承载。

这套手法有个名字：上下文工程

回头看打电话这个场景，我们其实走了 2 次模型调用。第二次相比第一次，提示词里多拼进了工具信息和调用结果。发给模型的内容在中途被程序改写、重组了。

这个不断重组上下文喂给模型的手法，就叫 Context Engineering，上下文工程。承载它的载体，就是 Agent。

真实业务往往需要大量工具调用，一轮不够，所以必须写成循环。这就是 Agent Loop。现在主流智能体更完整的实现叫 Agent Runtime，无非是这个 Loop 外面又包了调度、记忆、错误重试这些工程能力。

不管一个智能体做得多复杂，本质都是围着这个 Loop 演化出来的，区别只是工程手法越堆越厚，而这一切跟模型本身没有关系。

一句话收尾

LLM 只能生成一次结果，Agent 能根据环境反馈连续行动。为了让这种连续行动更稳、少翻车，才又演化出了 harness 这类约束层。

所以你会发现，从 LLM 到 Agent 再到今天各种花哨的框架，模型一直没变，变的全是我们在它外面搭的那套工程，最终服务的目标就是最核心的那个循环。

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