重新定义我对 AI 代理的理解：五天学习体验

Source: Dev.to

这是一篇提交给 Google AI Agents Writing Challenge 的作品：学习反思。

第一天 – AI 代理的基础

第一天介绍了 AI 代理的核心概念及其定义特征。我了解了 sequential agents、parallel agents 和 loop agents，这彻底改变了我对 AI 代理如何编排的认识。这一基础为探索更复杂的代理架构奠定了舞台。

第二天 – 自定义工具与 Human‑in‑the‑Loop

虽然内置工具可以简化许多任务，但真正的挑战在于定义 custom tools。我发现自己已有的编码技能在“vibe coding”时代仍然有价值。实践环节包括：

• 创建 MCP tools
• 使用 HITL (human in the loop) 管理长时间运行的操作

这些经历强化了开发者仍然可以通过定制功能来推动创新。

第三天 – 上下文工程与记忆

Prompt engineering 正在让位给 context engineering。第三天我们专注于为代理实现 short‑term 和 long‑term memory，使其能够处理复杂的多轮交互。拥有记忆机制后，代理能够在对话中保持上下文，从玩具项目迈向关键任务的 LLM‑based 解决方案。

第四天 – 可靠性、透明度与评估

生产级系统必须可靠。本节教会我们如何使用高级指标和评估策略让 AI 代理 robust and transparent。虽然材料起初显得密集，但掌握这些评估技术对于在商业环境中交付有影响力的 AI 代理解决方案至关重要。

第五天 – 原型开发与部署

最后一天围绕构建一个查询供应商产品数据库的原型展开。我们完整演练了部署流水线，将代理从概念转化为 real‑world, usable service。

结论

我的五天旅程让人直观地感受到 AI 代理及其架构的不断演进。通过对基础概念、自定义工具、记忆管理、可靠性以及部署的更清晰理解，我感到自己更有能力塑造职业道路，并为下一代 AI 驱动的应用做出贡献。