构建流程与顺序：按正确顺序上线智能体
按这个顺序构建 AI 智能体：先确定任务和成功标准，先试一次普通的模型调用，一次只加一个工具，只在必要的地方让模型自己决定步骤，编写测试用例，加上安全限制，然后小规模上线并持续改进。顺序很重要——顺序本身就是安全机制。
大多数失败的智能体项目，问题不在模型，而在顺序：还没测试就先给了自由，还没人定义任务就先加了工具。下面是经得起真实世界考验的顺序。
Anthropic 和 OpenAI 的建议指向同一个方向：从可能行得通的最简单方案开始，只有当测量到的差距证明确实需要时，才增加复杂度 [1] [2]。 把这条建议变成构建顺序，就是下面这样：
- 明确任务和成功标准。用一句话写下任务。说明你如何判断它“完成”了，以及哪些错误你不能接受。如果你写不出成功意味着什么，你就没法为它做测试——先停下来，写清楚再继续。
- 从一次普通的模型调用开始。一段好的提示词，配上正确的上下文，仅此而已。这是你要超越的起点——而且相当多的“智能体”问题，在这一步就已经解决了。
- 一次只加一个工具。只给模型任务真正需要的工具，每个都写清楚说明。工具说明本身就是一段提示词——要用同样的用心去写 [3]。
- 先固定路径，再放开。如果你已经知道每一步，就把它们做成固定的工作流。只在真正开放式的环节让模型自己决定步骤 [1]。
- 在给自由之前先写好测试。按照评估指南建立 20–50 个测试用例，每次改动后都跑一遍。无法测量的自由，就是无法信任的自由。
- 加上安全限制和人工检查。在任何无法撤销的操作之前先征求许可。限制循环运行多久、花多少钱。凡是走错一步的代价高于先问一句的地方，都安排人来把关 [2]。
- 小规模上线，观察实际情况，持续改进。真实使用会找出测试漏掉的失败。把它们反馈回第 5 步。
顺序本身就是安全机制：任务、基线、工具、循环、测试、限制——然后上线。
最常被跳过的一步
就是第 5 步。团队一周之内接好工具、放开自由，演示了几个简单场景，直到真实用户上手才发现智能体只有 60% 的时候能做对。测试看起来拖慢了上线。但事实上，正是测试让后面的每一步——更多自由、更多工具、更多信任——变得可以安全地迈出。构建流程是一个循环，不是一条直线：每一次真实世界的失败都会回到你的测试里，变成一段更好的提示词、一份更清晰的工具说明，或一条更严格的安全限制。
资料来源
- Anthropic — Building effective agents, 19 Dec 2024
- OpenAI — A practical guide to building agents (PDF), 2025
- Anthropic — Writing effective tools for agents, Sep 2025
常见问题
构建一个 AI 智能体要经过哪些步骤？
七步，按顺序来：明确任务和成功标准；先试一次普通的模型调用；只添加你真正需要的工具；只在任务真正开放的地方让模型自己决定步骤；建立 20–50 个测试用例；加上安全限制和人工检查；然后小规模上线，密切观察，持续改进。
我该构建工作流还是智能体？
构建能解决问题的最简单方案。如果你事先就知道每一步，就把它们做成固定的工作流——更便宜、更快、也更容易预测。只在真正开放式的环节让模型自己决定步骤，而且要等一次普通的模型调用被证明不够用之后再这么做。
AI 智能体需要哪些防护措施？
在任何无法撤销的操作之前先征求许可。限制循环可以运行的次数和可以花费的金额。凡是走错一步的代价高于先问一句的地方，都加上人工检查。要在给智能体更多自由之前就做好这些——出事之后才加的安全限制，已经太迟了。