构建Agent的”大脑”与”神经系统”
在上一篇，我们颠覆了对AI Agent的传统认知，确立了”微观Agent”才是通往生产级应用的正确方向。这个思想引发了热烈的讨论。但一个更深刻的问题随之而来：理念很好，但一个可靠的微观Agent，其内部应该如何设计？我们又该如何避免在实践中，陷入另一个”黑箱框架”的陷阱？
今天，Tam将为我们揭示构建”微观Agent”的核心技术。他将其内部构造，比作一个拥有”大脑”和”神经系统”的有机体。“大脑”负责思考决策，“神经系统”负责感知和控制。作为开发者，我们必须理解并亲手构建这两个核心部分。
下面，来look look how tam is building this digital mindset
- by Tam -
第一章：Agent的”大脑”——精准的决策核心
“大脑”是Agent的决策中枢，负责将抽象的目标，转化为具体、可执行的行动意图。它的核心任务，是在每一时刻，都做出一个且仅一个正确的决策。
1.1 从自然语言到结构化意图
大脑最基本的功能，就是”翻译”。它接收人类模糊的自然语言指令，输出机器能理解的结构化JSON。例如，当接收到”为Terri创建一个750美元的支付链接”时，它应该输出：
{
"intent": "create_payment_link",
"parameters": {
"amount": 750,
"customer": "cust_128934ddasf9"
}
}这里的关键在于，这个JSON本身就是”工具调用”（Tool Call）。它只是一个对行动意图的描述，而非一个真正的函数。这实现了LLM的”决策”与我们后续确定性代码的”执行”之间的完美解耦。
1.2 将Prompt视为”大脑的操作系统”
如果说JSON是”大脑”输出的指令，那么Prompt就是其内置的、不可动摇的”操作系统”或”宪法”。我们必须拥有对它的绝对控制权，而不是外包给黑箱框架。一个好的Prompt，定义了Agent的角色、能力、思考方式和行为边界。
# SYSTEM PROMPT for deploybot
你是一个有用的助手，负责管理部署。
你通过遵循最佳实践和正确的程序来确保安全部署。
你可以使用 deploy_backend、deploy_frontend 等工具。
对于敏感操作，使用 request_approval 来获得人类验证。
总是先思考，再行动...我们应该像管理代码一样，对Prompt进行版本控制、测试和迭代，这才是构建专业级Agent的正确姿势。
第二章：Agent的”神经系统”——状态感知与行为控制
如果”大脑”负责决策，“神经系统”则负责感知历史、管理状态，并将”大脑”的决策信号，精准地转化为实际行动。
2.1 感知与记忆：精心构建的上下文窗口
Agent通过上下文窗口来”感知”世界。我们不应局限于模型供应商提供的标准消息格式，而应通过”上下文工程”，构建信息密度更高的自定义格式（如XML/YAML风格），以提升效率和模型表现。
更重要的是，所有这些上下文，都应该来源于一个统一的事件流（Thread）。这个事件流记录了从初始指令到每一次工具调用、每一次错误的全部历史，是Agent的”长期记忆”，也是系统中唯一的”事实来源”。这极大地简化了状态管理，让暂停、恢复、调试都变得轻而易举。
2.2 行为的执行：自主掌控的核心循环
这是连接”大脑”和”行动”的中枢神经。我们必须自己编写Agent的核心循环，而不是调用一个封装好的agent.run()。这个循环的本质，就是一个根据”大脑”返回的intent进行决策的switch语句。
while True:
next_step = await determine_next_step(thread)
if next_step.intent == 'fetch_data':
result = await fetch_data_tool(next_step.parameters)
thread.add_event(result)
continue # 继续循环，让AI做下一步决策
elif next_step.intent == 'request_human_approval':
await notify_human(next_step)
await save_thread_to_db(thread)
break # 中断循环，等待外部事件来恢复通过自主掌控这个循环，我们才能实现差异化的控制逻辑，比如对简单任务”继续”，对需要等待人类的复杂任务”中断”，以及在高风险操作前插入”前置审批”步骤。
结语：你不是AI的使用者，而是它的架构师 🏗️
回顾全文，我们通过组合运用”12要素”中的核心原则，亲手构建了一个微观Agent的”大脑”与”神经系统”。我们通过拥有提示（立法）、上下文（司法）和控制流（行政）这三大权力，将Agent从一个神秘的黑箱，变成了一个可预测、可控制、可信赖的系统组件。
这种心态的转变至关重要：我们不再是AI功能的被动”使用者”，而是主动运用AI能力的”系统架构师”。
至此，我们已经构建了一个完整的、独立的微观Agent。但在真实世界中，它不能是一个孤岛。在系列的最终篇，我们将探讨如何让这个Agent走出实验室，与人类、与其他系统高效协同，并处理好各种异常，成为生产环境中真正”健壮”的一员。敬请期待”实践篇”。
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🌌 真正的智能，源于精巧的设计，而非失控的强大。