Agent 智能体开发：从 Demo 到生产环境
Agent 的定义
Agent = LLM + Planning + Memory + Tools。它不再只是一个聊天机器人，而是能够主动感知环境、规划任务并执行操作的智能体。
核心挑战
1. 规划能力的稳定性
在复杂的任务链中，模型容易“跑偏”。ReAct (Reasoning and Acting) 模式虽然经典，但在生产环境中往往需要配合状态机（FSM）来约束模型的行为。
2. 长期记忆管理
RAG 解决了知识获取问题，但 Agent 需要记住用户的偏好和历史交互。向量数据库（Vector DB）结合图数据库（Graph DB）是目前的最佳实践。
3. 工具调用的准确性
Function Calling 是 Agent 的手和脚。如何设计清晰的 API schema，让模型准确理解何时调用、如何传参，是 Prompt Engineering 的高阶课题。
实战案例
我们以一个“自动化运维 Agent”为例，展示如何让它自动诊断服务器故障并执行修复脚本…