版本说明:本文保留为已发布快照。持续更新、经过源码核验和实践验证的版本,见 《Agent 工程实践》第 1 课。后续完整正文只在书籍仓库维护。
1. 给“缸中大脑”接上外部世界
单独看大语言模型,它很像一个“缸中大脑”:可以读懂输入并生成文本,却不会真的打开文件、访问天气接口或发送邮件。外部动作来自模型之外的程序。
这个程序通常称为 Agent Harness。它保存会话,向模型描述可用工具,执行模型请求的动作,再把环境结果送回模型。模型根据新结果决定下一步,直到任务结束。
模型可以提出“删除数据库”,却不能批准自己的请求。Harness 必须独立检查参数、权限和审批规则;提出动作的人不能同时成为授权动作的人。
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| 用户目标 ↓ Harness 调用模型 ↓ 模型选择下一步或请求工具 ↓ Harness 执行工具 ↓ 环境结果回到模型 └─────────────── 循环
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从工程运行时看,可以先记住四个部分:
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| model 判断下一步 harness 组织循环、状态与控制边界 tools 读取或改变外部世界 environment 返回文件、网页、命令等真实反馈
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这是一种运行时拆法,不是行业唯一标准。规划、记忆、感知和行动则是另一种“能力视角”,用来描述 Agent 表现出了什么。一个最小 Agent 未必有独立规划器、长期记忆或反思模块,但一定要有人组织模型与环境之间的循环。Anthropic 对 Agent 运行时的拆解