“Agent 不只是“会说话”的 AI，更是“能思考＋能行动＋会复盘”的智能助手。”

我们的学习之旅

前面四篇我们一起聊过大模型基础、微调、Prompt 和 RAG。今天，来看看 Agent：把这些技术打包，还能主动“思考”和“行动”的全能助手。

一、Agent 是什么？

一句话：能感知、能规划、能工具调用、能执行、还能复盘的智能程序。

• 感知：接收用户输入、外部数据

• 规划：拆任务、定子目标

• 执行：调用 API、发邮件、跑脚本

• 复盘：实时纠错、自我优化

• 记忆：会话上下文 + 长期知识库

马上做：想想你日常最头疼的重复任务，写下来，看能不能拆成 3 步解决。

二、大家最关心的 3 大实践

1. 任务分解 & 思维链（CoT）

• 原理：把一句话需求 → 子任务列表

• 示例：

1. 收集昨天测试报告

2. 生成关键指标趋势图

3. 发邮件给项目组

马上做：在文本工具里用 “写周报：...” prompt，验证 CoT 拆解效果。

2. 动态反馈（ReAct & Reflexion）

• ReAct：推理 → 操作 → 观察 → 重复

• Reflexion：出错后“自我反思”，再重试

• 示例：Agent 在跑自动化脚本失败后，通过日志定位，再次调整命令

• 马上做：试着让 Agent 处理一个简单错误，用 "如果失败，则..." 的指令。

3. 工具调用实战

• 常用工具：Google Search API、GitHub API、邮件服务、数据库

• 低代码平台：Coze、腾讯元器、百度 AgentBuilder

• 实操：拖入“搜索”组件，输入关键词 → 链接到“邮件”组件 → 设置收件人

• 马上做：在 Coze 上注册，花 5 分钟搭建“天气查询 Agent”。

三、进阶玩法：多智能体 & 长期记忆

多 Agent 协同

• “Boss Agent”分配任务给“Worker Agent”

• 适合复杂项目管理、自动化测试全链路

长期记忆

• 向量数据库存储历史对话、测试用例

• 下次对话时自动检索，保证业务连续性

马上做：给“日报 Agent”加个“记忆”组件，下次自动引用昨日数据。

四、软件测试实战示例

场景：每天定时跑冒烟测试，用 Agent 自动生成报告并推送到钉钉。

分解任务：

• 调用 CI/CD 接口触发测试

• 解析测试结果

• 生成测试报告

• 调用钉钉 API 发送

平台搭建：

• 在腾讯元器中配置 GitLab → 钉钉 插件

• 用 Prompt 描述：“完成测试后，把 failed_tests 列表和 coverage 自动打包成 Markdown 报告。”

动态反馈：

• 如果失败 > 重试三次；

• 三次后仍失败 > 发邮件给负责人。

马上做：把自己项目的 CI/CD 地址、钉钉 webhook 填进去，试跑一次。

五、玩转智能体：常见平台

Tip：这些平台大都支持“先拖后配”，想用哪个 API、接哪个知识库，都能方便地“插插件”。