简易Agent框架发展史

来源：互联网 2026-07-23 06:32:02

Agent框架从朴素工具调用演化为包含大模型、角色人格、记忆、工具、规划与循环模块的自主系统。轻量级实现遵循配置优先、技能渐进式披露、显式工具注册与钩子机制原则，支持任务自执行与自进化。

最初，Agent的概念其实很朴素：把预先定义好的一组工具函数提供给大模型，让模型自己去判断该调用哪个、怎么调，应用层拿到工具返回的结果再喂回给模型，模型继续推理——直到问题解决。后来这个“应用层”被统一叫做 harness，但核心逻辑没变。

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所以，Agent到底是什么？一个比较严谨的定义是：能够基于环境自主感知、做出决策（比如调用工具）、最终完成预定目标的任务自执行系统。拆开来看，四个关键词很关键：

自主：不是靠人一步步喂提示，而是能根据任务目标和当前环境自己做决定；
感知：能观察环境的变化和变量，相当于长了一双“眼睛”；
工具：Agent干活也好、与环境交互也罢，靠的就是工具——你有什么工具，Agent就有什么能力；
目标：所有行为围绕一个预设目标展开，目标达成了，任务才算结束。

基于这些，一个典型的 Agent 会包含这么几个核心模块：

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大模型——大脑

基座模型，提供语言理解、推理、生成的基础能力。它是整个 Agent 的中枢神经，所有决策都从这里发出。

角色与人格——行为边界

每个 Agent 都有预设的应答风格、思考方式、身份和行为约束。这就像给 AI 画了一个“人设”，确保输出符合预期场景。

记忆——能做长周期任务的底气

Agent 需要记得昨天发生了什么，才能完成跨天的任务。记忆分两种：一种是围绕本次会话的短期记忆，另一种是适用于所有对话的长期记忆。合适的记忆策略能带来更好的任务追踪和个性化响应。

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记忆的存储方式也有多种：向量数据库适合做语义检索和相似召回；知识图谱则擅长结构化实体与关系的存取，能支持精确推理和多步查询；像 open-claw 那种简单粗暴的，直接把记忆存到本地 md 文件里。还有一个很实用的技巧：每次对话后让模型生成一段简短摘要，只保存重点，既省空间又方便后续检索。

工具——能力的边界

不给模型配工具，它顶多就是个 chatbot。工具是模型与环境交互的接口。模型之所以能选对工具，是因为每个工具都有完整的名称、描述、参数和返回值说明——Agent 在推理时根据这些信息来判断该用什么。

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常见的工具分几类：信息获取类（查网页、查 API、查数据库）、文件操作类（读写文件、建目录）、代码执行类（跑 Python/SQL/Shell）、通信类（发邮件、发信息、打电话）。工具越丰富，Agent 的能力边界就越宽。

规划——化整为零的智慧

基座模型可以将复杂任务分解为可执行的子步骤，或者分配给子 Agent 去执行。把大任务拆成小步骤，这一步非常考验模型的推理能力。常见的规划模式有：ReAct（边思考边执行）、plan-and-solve（先出完整计划再逐步执行）、Tree of Thoughts（边执行边推理多种可能路径）。

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循环——Agent 的呼吸节奏

Agent 的执行本质上是反复循环的过程：感知 → 思考 → 工具执行 → 记忆 → 结果观察 → 再思考……直到任务完成。一个 Agent 就是一个大 loop：从接收用户输入开始，模型思考任务怎么拆、要不要调用工具，如果调用，选哪个，拿到结果继续思考，直到模型认为可以直接回答用户，loop 结束。

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这个 loop 把模型、工具、记忆串在一起，决定下一步是继续执行还是输出结果。有的任务可能跑几个小时甚至几天，这时候就需要考虑记忆管理、长任务规划、错误处理、信息压缩、人机协作这些事了。

那么，具体怎么实现一个轻量级的 Agent 呢？我们可以围绕几个关键角度来设计：工具调用、定时任务、记忆系统、多模型兼容、多平台支持。

比如：内核要轻量，支持多种 channel（消息通道），对接 OpenRouter 等各种模型提供商 API，通过 MCP 工具实现代码执行、网络搜索、文件操作，内置 cron 支持周期性提醒和自动化工作流，记忆系统支持持久化和重要上下文保存，skill 采用渐进式加载。所有这些扩展配置通过一个 config.json 搞定，身份通过 agents.md 定义，能力通过 skill 和 tools 扩展。

核心组件有四个：agentLoop、contextBuilder、toolRegistry、agentHook。

agentLoop：整个 Agent 的心脏，所有逻辑的入口。它负责接收消息 → 构建上下文 → 调用 LLM → 执行工具 → 响应结果，形成一个完整的处理闭环。就像一个指挥官，把各个模块组装到一起，按固定流程运转。

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contextBuilder：负责从多个信源组装完整的 system prompt，让 Agent 知道自己是谁、能做什么、该怎么做。

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前三步很好理解。关键在第五步：只把 skill 的名称和描述注入到 prompt 里，而不是把 skill 的全部内容塞进去。当 Agent 决定要用某个 skill 时，再通过 readFile 工具读取对应的 skill.md 内容。这就是 skill 的渐进式披露设计原则。

具体实现上可以采用三级加载系统：

第一级：加载元数据。这部分数据永远在 context 中。通过 skillSummary 将所有 skill 的摘要注入 system prompt。Agent 看到的是一份技能清单，知道有哪些工具可用，但不知道具体怎么用。

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第二级：全文注入。有些技能需要提前把完整内容注入，比如记忆类 skill。在 SKILL.md 的 frontmatter 中标记 always: true，这类 skill 就会完整地注入到 system prompt 里。

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第三级：按需加载。在 system prompt 里告诉 LLM：需要时可以通过 readFile 方式加载 skill 的详细信息。

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这样，Agent 在需要某个 skill 时，会主动调用 readFile 工具读取完整的 SKILL.md，然后按指令执行。一个标准的 SKILL.md 格式如下：

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toolRegistry：管理所有可用工具，提供 JSON Schema 格式的工具定义给 LLM，方便模型在推理过程中选择合适的工具。既可以内置常用工具，也支持自定义。

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agentHook：整个生命周期的钩子。类似 open-claw 的 Hook，在 Agent 的关键生命周期节点插入自定义逻辑。每个方法默认是空的，不执行任何逻辑——这种非侵入式设计让架构既简洁又便于扩展。

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agentLoop 每一轮迭代都会按顺序执行这些钩子。

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来看一个具体的例子：text-to-sql Agent。

项目结构：

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定义工具时，元数据里包含了 name、description、parameters，这些会被 toolRegistry 收集，转成 LLM function calling 的 schema 发给模型。安全校验方面，代码层面强制只允许 SELECT 和 PRAGMA，防止误操作。执行 SQL 时连接数据库，结果限制最多返回 50 行，防止大表撑爆上下文窗口。

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组装 Agent 时，通过 config.json 配置，包括 readFile 读取 skill.md、writeFile 写文件、exec 执行 shell 命令、queryDb 只读 SQL。

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在 agent.md 里，约束了只使用 queryDb 执行 SQL，不用 exec。

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编写 skill 时，把领域最佳实践封装进去，比如如何探索 schema、如何写 SQL、如何纠错。

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以上基本上实现了一个 Agent 的基本框架。Agent 会先探索数据库结构，再编写并执行查询，最后生成答案。如果执行过程中报错，Agent 会根据 error recovery skill 的指导自行修正——这就是 skill 的价值：不断把领域经验沉淀下来，封装到 skill 里，Agent 就实现了自进化。

总结一下，实现一个轻量级 Agent 可以遵循几个原则：配置优先（用 config.json 实现配置，避免大量胶水代码）、skill 渐进式披露（三级加载，避免浪费 token 和上下文窗口）、显式注册工具（便于 Agent 选取和调用）、通过 hook 机制提供全生命周期钩子（实现能力的插拔）。

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