企业官网建设流程全解析

接上大模型就能叫做 Agent 吗？当下开发 AI 应用门槛并不高：接入大模型、编写提示词、把结果返回前端，很快就能跑通简易 Demo。

也正因开发门槛低，不少项目只要接入大模型，就给自己贴上 Agent 标签。

但这里有个关键疑问：如果整套链路仅仅是「用户提问 → 调用模型 → 返回答案」，这样的产物，真算得上能落地干活的 Agent 吗？ 举个例子，你下达任务：帮我分析近三个月销售数据，梳理客户变动与退款情况，输出业务优化方案。

只靠单次大模型调用根本无法完成。它需要查询业务数据、检索资料、调用系统能力，还要记录任务进度；哪怕中间步骤执行失败，也具备重试继续执行的能力。

看到这里就能明白：一个真正具备业务执行能力的 Agent，绝不是简单调用一次大模型。 本文拆解各项核心能力，带你看懂 Agent 是如何一步步搭建成型。

图 1：普通大模型调用和 Agent 的区别

先从最简单的一次模型调用开始

假设现在要做一个客服助手，最简单的代码可能就是：

String response = chatClient .prompt() .user("帮我查一下订单 A1001") .call() .content();

模型确实可以返回内容，但它有一个很明显的限制：它并不知道订单 A1001 到底是什么

因为真正的订单数据在你的数据库里，而不是模型参数里

模型擅长理解和生成语言，但它不会凭空知道企业数据库里的实时订单，也不会自己调用你的OrderService

所以如果整个系统只有：Prompt + LLM

它更多解决的是“怎么回答”，而不是“怎么真正完成任务”

想让 Agent 从“会说”变成“会做”，第一步就是给它 Tool

Tool：让 Agent 真正拥有行动能力

还是刚才那个问题：

帮我查一下订单 A1001

这一次，我们给模型提供一个订单查询 Tool：

@Tool(description = "根据订单号查询订单信息") public OrderInfo getOrder(String orderNo) { return orderService.getByOrderNo(orderNo); }

模型拿到用户问题后，可以先判断当前任务需要查询订单，然后调用对应的 Tool，Tool 再进入现有OrderService查询数据库，最后把结果重新交给模型整理

整个过程中，真正查询订单的仍然是原来的 Java 业务代码

Agent 负责的是：什么时候调用什么能力

Tool 负责的是：真正执行这个能力

图 2：订单查询 Tool 的完整调用过程

这也是 Tool Calling 很重要的地方

比如一个 CRM Agent 可以拥有查询客户、查询订单、查询项目、查询回款、发送通知、创建任务等多个 Tool

模型不需要知道数据库表怎么设计，也不需要自己写 SQL，它只需要根据当前任务选择正确的 Tool

到这里，Agent 才开始真正拥有“行动能力”

不过新的问题也马上出现了

用户先问：

帮我查一下订单 A1001

紧接着又说：

那它什么时候发货？

第二句话里根本没有订单号，Agent 怎么知道“它”指的是 A1001？

这就轮到 Memory 了

Memory：让 Agent 不用每次都从零开始

如果每次请求都是完全独立的，那么模型看到第二句话时只有：

那它什么时候发货？

它根本不知道“它”是谁

Memory 要解决的，就是这种历史上下文问题

它可以记录当前会话中有价值的信息，比如前面查询的是哪个订单、用户正在讨论哪个客户、当前任务执行过哪些步骤

这样后面的对话才能建立在前面的基础上继续进行

不过这里很容易出现一个误区：Memory 并不等于把所有历史消息无限塞进 Prompt

真正的系统还要考虑哪些内容值得保存、历史消息什么时候摘要、不同用户之间如何隔离、短期记忆和长期记忆怎么处理

所以 Memory 真正解决的是：Agent 需要记住什么

但“记住历史”还不够，如果用户问的是公司内部制度、项目文档或者最新业务资料，模型本身依然可能不知道

这时候就需要 RAG

RAG：让 Agent 能够获取外部知识

Memory 更偏向“之前聊过什么”，RAG 更偏向“外面还有什么知识可以查”。比如用户问：

公司退款超过 30 天应该走什么审批？

这个答案可能写在内部制度、PDF、知识库或者业务文档里

模型本身不一定知道，就需要先去检索相关内容，再把检索结果补充给模型

这时候一个 Agent 已经开始同时拥有：

• LLM：理解任务和生成结果
• Memory：记住历史上下文
• RAG：获取外部知识
• Tools：执行真实操作

图 3：Agent 与 LLM、Memory、RAG、Tools、业务系统的关系

到这里，Agent 已经能覆盖不少业务场景

它可以记住用户刚才聊了什么，可以检索内部知识，也可以调用真实业务系统

但这些能力仍然主要适合相对短的任务

如果一个任务要执行很多步骤，甚至中途失败之后还要恢复，就需要另一个非常重要的东西：State

State：让 Agent 知道任务执行到哪里

假设现在给 Agent 一个任务：

帮我分析这个需求，修改代码，然后执行测试，如果失败就继续修改，直到测试通过

这已经不是一次问答了

整个任务可能经历读取需求、分析代码、生成方案、修改代码、运行测试、失败、重新修改、再次测试等多个阶段

这时候 Agent 必须知道：

当前执行到哪一步、前面已经做了什么、Tool 返回过什么结果、失败了几次、当前任务是什么状态

这些信息不能只靠聊天记录维护

所以一个长任务 Agent 往往需要明确的 State，比如：

taskId currentStep retryCount status toolResults

图 4：代码任务执行过程中 State 如何记录任务进度

这也能看出 Memory 和 State 的区别

Memory 更关注“记住了什么”，State 更关注“任务现在进行到哪里”

对于一次简单问答，这个区别并不明显

但当任务开始持续几分钟、几十分钟，甚至需要中断恢复时，State 就会变得很重要

Planning：复杂任务需要先想清楚怎么做

简单任务很好处理，比如：

查询订单 A1001

模型判断调用订单查询 Tool 就行

但如果任务变成：

帮我分析最近三个月销售下降的原因，并给出优化建议

显然不会只调用一次接口就结束

它可能需要查询销售数据、按月份统计、分析客户变化、统计退款情况、检查重点商品，最后再汇总这些信息生成建议

这时候 Agent 面对的已经不是“调用哪个 Tool”，而是：

这个任务应该拆成哪些步骤，又应该按照什么顺序完成

这就是 Planning 要解决的问题

图 5：复杂销售分析任务如何被拆成多个步骤

当然，并不是所有 Agent 都需要复杂 Planning

查询订单这种任务如果还要先生成一份五步计划，反而是在增加不必要的复杂度

只有当任务本身足够复杂、步骤存在依赖，或者执行过程中需要动态改变计划时，Planning 才真正有价值

所以这里有一个很重要的原则：

不是模块越多越像 Agent，而是任务需要什么能力，就加入什么能力

Agent Loop：真正让 Agent 跑起来

前面已经有 LLM、Tool、Memory、RAG、State、Planning

但把这些组件放在一起，还不意味着 Agent 能自动完成任务

真正把它们串起来的是：Agent Loop

它的核心逻辑并不复杂：

理解当前任务，决定下一步行动，执行 Tool，观察结果，更新状态，然后判断任务是不是已经完成

如果没有完成，就继续下一轮

图 6：Agent Loop 的循环过程

比如用户说：

查一下客户 A 有没有未回款项目

第一轮 Agent 可能先查询客户信息

拿到客户 ID 后发现还缺项目数据，于是下一轮继续调用项目查询 Tool

拿到项目之后还需要确认回款情况，就继续调用回款查询 Tool

直到收集到足够的信息，才整理答案并结束任务

这也是 Agent 和普通 ChatBot 一个很明显的区别

ChatBot 更偏向：输入 → 输出

而 Agent 更关注：

围绕目标不断决策、行动、观察，再继续决策，直到任务完成

有了 Tool，还必须考虑权限

当 Agent 开始真正调用系统能力之后，很快就会遇到一个不能忽略的问题：它到底能做什么？

如果 Tool 只是查询订单、查看客户，风险相对比较低

但如果 Tool 变成修改订单金额、执行退款、执行 SQL、发送邮件、发布代码，情况就完全不一样了

不能因为模型判断“应该执行”，系统就毫无约束地执行

生产环境里通常需要把 Tool 按风险分层：

低风险的只读操作，可以自动执行

涉及数据修改的操作，需要进行权限校验

涉及资金、数据安全或者外部影响的高风险操作，则可能需要人工确认

图 7：Agent Tool 的权限和风险分级

所以 Agent 真正进入业务系统之后，并不是拥有无限权限

更合理的设计是：Agent 只能在被授权的范围内行动

这一点在 Demo 阶段很容易被忽略，但到了真实业务里却非常重要

Observability：出了问题，你得知道它做过什么

传统接口出了问题，我们可以看日志、TraceId、SQL、耗时和异常堆栈

Agent 出问题之后，链路通常更长

一次任务中可能经历几次 LLM 调用、多次 Tool Calling、RAG 检索、失败重试和状态更新

如果最后结果错了，你至少应该能够回答：

模型为什么选择这个 Tool？

调用了几次？

传了什么参数？

Tool 返回了什么？

检索过哪些资料？

哪一步失败？

整条链路用了多少 Token？

总耗时是多少？

图 8：一个 Agent Run 的完整执行链路与可观测信息

如果这些信息都看不到，Agent 就很容易变成一个难以排查的黑盒

所以从 Demo 往生产走时，还有一个很重要的能力：Observability

它并不会直接让 Agent 更聪明，但能让整个系统更可控、更容易定位问题

把这些能力放到一起

看到这里，一个相对完整的 Agent 已经不再只是一个模型调用

它的核心会围绕 LLM 进行任务理解和决策，通过 Memory 保存历史，通过 RAG 获取知识，通过 State 管理任务进度，通过 Planning 拆解复杂任务，再通过 Tool 与真实业务系统交互

底层再由 Agent Loop 把这一切循环起来

外围则需要权限、安全、日志、Tracing、监控和成本统计，保证整个系统真正能够进入生产环境

这种情况下，Agent 更像是一个：围绕目标持续运行的任务执行系统，而不只是一个聊天接口

不是每个 Agent 都需要全部模块

这里还要强调一点

前面拆了这么多模块，并不是说一个 Agent 必须把它们全部装上

一个查询型 Agent，可能只需要：LLM + Tool

知识库 Agent 可能更关注：LLM + RAG + Memory

长任务 Agent 才可能需要：LLM + Tool + State + Planning + Agent Loop

再继续复杂下去，才会考虑 Workflow、Multi-Agent 等更重的架构

所以正确的思路不是：

Agent 标准组件有哪些，我全部加进去

而应该是：

我的任务遇到了什么问题，再决定加入什么能力

这和前面聊 Multi-Agent 时的思路是一样的，不要为了让架构看起来更高级而堆能力

如果从零开始，我会怎么搭？

如果现在从零开始学习 Agent，我更建议按能力逐步往上加

先理解 LLM 的能力和边界，再把 Prompt 写稳定，然后加入 Tool Calling，让模型真正能够调用外部系统

等 Tool 跑通之后，再继续加入 Memory、RAG 和 State，让 Agent 能够处理上下文、外部知识以及多轮任务

后面再学习 Agent Loop、Planning 和 Observability

图 9：从 LLM 到完整 Agent 的能力演进路线

这条路线的好处是，每增加一个模块，都能明确知道它解决的是什么问题

而不是一开始就把 Agent、Workflow、MCP、Multi-Agent、Supervisor 全塞进项目里，最后框架能跑起来，却不知道这些东西为什么存在

最后想说

现在做一个调用大模型的 Demo 已经不难，难的是让它真正进入业务之后依然能够稳定完成任务

Tool 让它拥有行动能力，Memory 让它保留上下文，RAG 给它补充外部知识，State 让复杂任务可以持续执行，Planning 帮它拆解任务，Agent Loop 则把这一切真正串起来

再往生产环境走，还需要权限控制和可观测性，所以一个 Agent 真正值得研究的地方，并不是：怎么把大模型调通

而是：怎么让模型围绕一个目标，可靠地把事情做完

当开始思考这个问题时，才算真正从“调用大模型”走到了“设计 Agent”

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这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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