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内容概要:本文档《2025智能体Agent实用指南》详细介绍了构建智能体(agents)的最佳实践,涵盖从基础概念到高级设计模式的各个方面。首先定义了智能体的概念及其与传统软件的区别,强调智能体能够独立完成任务并做出决策。接着探讨了何时应构建智能体,指出智能体特别适用于复杂决策、难以维护的规则系统以及高度依赖非结构化数据的工作流。文档还深入讲解了智能体的核心组件——模型、工具和指令,并提供了具体示例。此外,讨论了单智能体和多智能体系统的编排模式,包括经理模式和去中心化模式。最后,强调了设置防护栏的重要性,以确保智能体的安全性和可靠性,并提出了引入人工干预机制作为关键保障措施。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对AI和自动化有兴趣的产品经理、工程师和技术团队成员。 使用场景及目标:①帮助企业在复杂业务流程中实现智能化转型;②为开发人员提供构建高效智能体的指导,包括选择合适的模型、定义工具集和编写清晰的指令;③确保智能体在实际应用中的安全性和稳定性,减少潜在风险。 其他说明:文档不仅提供了理论指导,还结合实际案例进行说明,鼓励读者从小规模开始验证,逐步扩展智能体的功能,最终实现全流程自动化。同时提醒读者关注智能体部署过程中可能出现的问题,如失败阈值超标或高风险操作,并准备相应的应对策略。
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非 Transformer 架构的发展方向 :除了基于 Transformer 架构的算法创新之外,非 Transformer 架构的新算法也成为重点发展方向。DeepSeek 相关的非 Transformer 架构如 LFM(Liquid Foundation Model)模型的出现,其性能超越了同等规模的 Transformer 模型,体现了未来 AI 模型架构的多样性发展趋势,为 AI 技术的进一步突破提供了新的思路和方向。
从技术能力驱动向需求应用驱动转型 :人工智能的发展已到战略拐点,DeepSeek 的出现顺应了这一趋势,推动 AI 技术从单纯的技术能力提升向满足实际需求应用的方向转变,更加注重 AI 技术在各行业的落地和应用,以解决实际问题为导向,促进 AI 与各行业的深度融合。
行业趋势引领
引领技术路线创新 :DeepSeek 开源的基于 McE(混合专家)架构的模型 DeepSeek-McE,以极低计算成本实现高性能,为行业提供了新的技术路线选择,推动了 AI 技术路线的创新和发展。
推动 AI 超级应用出现 :2025 年春节期间,DeepSeek 的最新产品发布 20 天后,DAU 就达到 2161 万,产品表现走势超过 ChatGPT 刚出现时的状态,显示出其在用户中的强大吸引力和应用潜力,有望成为 AI 超级应用。
补上基础底座 :DeepSeek 补上了中国人工智能在基础底座方面最缺的一环,其完全源自中国,用有限算力实现推理上的优化,成为中国所有 AI 应用的塔基,使得各个行业可以在其基础上开发适合自身场景、行业、服务的应用版本,推动了中国 AI 应用的大规模发展。
产业发展引领
AI 机器人 :DeepSeek-R1 的高精度运动控制和人工智能算法能够显著提高手术机器人的操作精度和灵活性,在康复、人机交互、远程医疗等领域有望实现技术突破。
AI 大健康管理 :DeepSeek 的大模型接入为个人健康状态检测管理和医疗机构个性化解决方案提供了支持,如润达医疗、美年健康已通过大模型开展 AI 解读报告的运营,展现出良好的商业化前景。
AI 制药研发 :DeepSeek 利用其强大的计算能力和数据处理能力,加速药物研发过程,提高研发效率,国内领先药企如晶泰控股、信达生物等已接入其模型,提升靶点发现等研发流程的效率。
医疗 AI 领域 :DeepSeek 在医疗领域的应用前景广阔,其技术被多家医疗相关企业接入以赋能业务。例如,润达医疗、塞力医疗等多家公司接入了 DeepSeek 的技术,用于辅助诊断、病理分析、健康管理等多个领域,推动医疗 AI 的商业化应用多点开花。
应用拓展引领
低参数量模型发展 :2025 年发布的大模型开始分化为高参数量和低参数量两极,DeepSeek 的模型也具有低参数量的特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,有助于推动 AI 技术在更多终端设备上的应用。
开启算法变革元年 :DeepSeek 的推理模型如 R1-zero 完全基于 RL(强化学习)进行训练,未使用任何监督训练或人类反馈,能够通过自我学习来提高性能,开启了算法变革的元年,推动 AI 进入算法变革阶段。
算法优化创新 :DeepSeek 通过优化算法架构,显著提升了算力利用效率,打破了传统认知中算力至上的观念。其 DeepSeek-R1 模型采用重新设计的训练流程,以少量 SFT 数据 + 多轮强化学习的办法,在提高模型准确性的同时,显著降低了内存占用和计算开销。
技术创新引领
2025 年被认为是人工智能元年,DeepSeek 在这一年的发展和影响在多个方面体现了其引领作用,以下是一些具体的体现:
A practical
guide to
building agents

非 Transformer 架构的发展方向 :除了基于 Transformer 架构的算法创新之外,非 Transformer 架构的新算法也成为重点发展方向。DeepSeek 相关的非 Transformer 架构如 LFM(Liquid Foundation Model)模型的出现,其性能超越了同等规模的 Transformer 模型,体现了未来 AI 模型架构的多样性发展趋势,为 AI 技术的进一步突破提供了新的思路和方向。
从技术能力驱动向需求应用驱动转型 :人工智能的发展已到战略拐点,DeepSeek 的出现顺应了这一趋势,推动 AI 技术从单纯的技术能力提升向满足实际需求应用的方向转变,更加注重 AI 技术在各行业的落地和应用,以解决实际问题为导向,促进 AI 与各行业的深度融合。
行业趋势引领
引领技术路线创新 :DeepSeek 开源的基于 McE(混合专家)架构的模型 DeepSeek-McE,以极低计算成本实现高性能,为行业提供了新的技术路线选择,推动了 AI 技术路线的创新和发展。
推动 AI 超级应用出现 :2025 年春节期间,DeepSeek 的最新产品发布 20 天后,DAU 就达到 2161 万,产品表现走势超过 ChatGPT 刚出现时的状态,显示出其在用户中的强大吸引力和应用潜力,有望成为 AI 超级应用。
补上基础底座 :DeepSeek 补上了中国人工智能在基础底座方面最缺的一环,其完全源自中国,用有限算力实现推理上的优化,成为中国所有 AI 应用的塔基,使得各个行业可以在其基础上开发适合自身场景、行业、服务的应用版本,推动了中国 AI 应用的大规模发展。
产业发展引领
AI 机器人 :DeepSeek-R1 的高精度运动控制和人工智能算法能够显著提高手术机器人的操作精度和灵活性,在康复、人机交互、远程医疗等领域有望实现技术突破。
AI 大健康管理 :DeepSeek 的大模型接入为个人健康状态检测管理和医疗机构个性化解决方案提供了支持,如润达医疗、美年健康已通过大模型开展 AI 解读报告的运营,展现出良好的商业化前景。
AI 制药研发 :DeepSeek 利用其强大的计算能力和数据处理能力,加速药物研发过程,提高研发效率,国内领先药企如晶泰控股、信达生物等已接入其模型,提升靶点发现等研发流程的效率。
医疗 AI 领域 :DeepSeek 在医疗领域的应用前景广阔,其技术被多家医疗相关企业接入以赋能业务。例如,润达医疗、塞力医疗等多家公司接入了 DeepSeek 的技术,用于辅助诊断、病理分析、健康管理等多个领域,推动医疗 AI 的商业化应用多点开花。
应用拓展引领
低参数量模型发展 :2025 年发布的大模型开始分化为高参数量和低参数量两极,DeepSeek 的模型也具有低参数量的特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,有助于推动 AI 技术在更多终端设备上的应用。
开启算法变革元年 :DeepSeek 的推理模型如 R1-zero 完全基于 RL(强化学习)进行训练,未使用任何监督训练或人类反馈,能够通过自我学习来提高性能,开启了算法变革的元年,推动 AI 进入算法变革阶段。
算法优化创新 :DeepSeek 通过优化算法架构,显著提升了算力利用效率,打破了传统认知中算力至上的观念。其 DeepSeek-R1 模型采用重新设计的训练流程,以少量 SFT 数据 + 多轮强化学习的办法,在提高模型准确性的同时,显著降低了内存占用和计算开销。
技术创新引领
2025 年被认为是人工智能元年,DeepSeek 在这一年的发展和影响在多个方面体现了其引领作用,以下是一些具体的体现:
Contents
What is an agent? 4
When should you build an agent? 5
Agent design foundations 7
Guardrails 24
Conclusion 32
2 Practical guide to building agents

非 Transformer 架构的发展方向 :除了基于 Transformer 架构的算法创新之外,非 Transformer 架构的新算法也成为重点发展方向。DeepSeek 相关的非 Transformer 架构如 LFM(Liquid Foundation Model)模型的出现,其性能超越了同等规模的 Transformer 模型,体现了未来 AI 模型架构的多样性发展趋势,为 AI 技术的进一步突破提供了新的思路和方向。
从技术能力驱动向需求应用驱动转型 :人工智能的发展已到战略拐点,DeepSeek 的出现顺应了这一趋势,推动 AI 技术从单纯的技术能力提升向满足实际需求应用的方向转变,更加注重 AI 技术在各行业的落地和应用,以解决实际问题为导向,促进 AI 与各行业的深度融合。
行业趋势引领
引领技术路线创新 :DeepSeek 开源的基于 McE(混合专家)架构的模型 DeepSeek-McE,以极低计算成本实现高性能,为行业提供了新的技术路线选择,推动了 AI 技术路线的创新和发展。
推动 AI 超级应用出现 :2025 年春节期间,DeepSeek 的最新产品发布 20 天后,DAU 就达到 2161 万,产品表现走势超过 ChatGPT 刚出现时的状态,显示出其在用户中的强大吸引力和应用潜力,有望成为 AI 超级应用。
补上基础底座 :DeepSeek 补上了中国人工智能在基础底座方面最缺的一环,其完全源自中国,用有限算力实现推理上的优化,成为中国所有 AI 应用的塔基,使得各个行业可以在其基础上开发适合自身场景、行业、服务的应用版本,推动了中国 AI 应用的大规模发展。
产业发展引领
AI 机器人 :DeepSeek-R1 的高精度运动控制和人工智能算法能够显著提高手术机器人的操作精度和灵活性,在康复、人机交互、远程医疗等领域有望实现技术突破。
AI 大健康管理 :DeepSeek 的大模型接入为个人健康状态检测管理和医疗机构个性化解决方案提供了支持,如润达医疗、美年健康已通过大模型开展 AI 解读报告的运营,展现出良好的商业化前景。
AI 制药研发 :DeepSeek 利用其强大的计算能力和数据处理能力,加速药物研发过程,提高研发效率,国内领先药企如晶泰控股、信达生物等已接入其模型,提升靶点发现等研发流程的效率。
医疗 AI 领域 :DeepSeek 在医疗领域的应用前景广阔,其技术被多家医疗相关企业接入以赋能业务。例如,润达医疗、塞力医疗等多家公司接入了 DeepSeek 的技术,用于辅助诊断、病理分析、健康管理等多个领域,推动医疗 AI 的商业化应用多点开花。
应用拓展引领
低参数量模型发展 :2025 年发布的大模型开始分化为高参数量和低参数量两极,DeepSeek 的模型也具有低参数量的特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,有助于推动 AI 技术在更多终端设备上的应用。
开启算法变革元年 :DeepSeek 的推理模型如 R1-zero 完全基于 RL(强化学习)进行训练,未使用任何监督训练或人类反馈,能够通过自我学习来提高性能,开启了算法变革的元年,推动 AI 进入算法变革阶段。
算法优化创新 :DeepSeek 通过优化算法架构,显著提升了算力利用效率,打破了传统认知中算力至上的观念。其 DeepSeek-R1 模型采用重新设计的训练流程,以少量 SFT 数据 + 多轮强化学习的办法,在提高模型准确性的同时,显著降低了内存占用和计算开销。
技术创新引领
2025 年被认为是人工智能元年,DeepSeek 在这一年的发展和影响在多个方面体现了其引领作用,以下是一些具体的体现:
Introduction
Large language models are becoming increasingly capable of handling complex, multi-step tasks.
Advances in reasoning, multimodality, and tool use have unlocked a new category of LLM-powered
systems known as agents
This guide is designed for product and engineering teams exploring how to build their rst agents,
distilling insights from numerous customer deployments into practical and actionable best
practices. It includes frameworks for identifying promising use cases, clear patterns for designing
agent logic and orchestration, and best practices to ensure your agents run safely, predictably,
and eectively.
After reading this guide, you’ll have the foundational knowledge you need to condently start
building your rst agent.
3 A practical guide to building agents

非 Transformer 架构的发展方向 :除了基于 Transformer 架构的算法创新之外,非 Transformer 架构的新算法也成为重点发展方向。DeepSeek 相关的非 Transformer 架构如 LFM(Liquid Foundation Model)模型的出现,其性能超越了同等规模的 Transformer 模型,体现了未来 AI 模型架构的多样性发展趋势,为 AI 技术的进一步突破提供了新的思路和方向。
从技术能力驱动向需求应用驱动转型 :人工智能的发展已到战略拐点,DeepSeek 的出现顺应了这一趋势,推动 AI 技术从单纯的技术能力提升向满足实际需求应用的方向转变,更加注重 AI 技术在各行业的落地和应用,以解决实际问题为导向,促进 AI 与各行业的深度融合。
行业趋势引领
引领技术路线创新 :DeepSeek 开源的基于 McE(混合专家)架构的模型 DeepSeek-McE,以极低计算成本实现高性能,为行业提供了新的技术路线选择,推动了 AI 技术路线的创新和发展。
推动 AI 超级应用出现 :2025 年春节期间,DeepSeek 的最新产品发布 20 天后,DAU 就达到 2161 万,产品表现走势超过 ChatGPT 刚出现时的状态,显示出其在用户中的强大吸引力和应用潜力,有望成为 AI 超级应用。
补上基础底座 :DeepSeek 补上了中国人工智能在基础底座方面最缺的一环,其完全源自中国,用有限算力实现推理上的优化,成为中国所有 AI 应用的塔基,使得各个行业可以在其基础上开发适合自身场景、行业、服务的应用版本,推动了中国 AI 应用的大规模发展。
产业发展引领
AI 机器人 :DeepSeek-R1 的高精度运动控制和人工智能算法能够显著提高手术机器人的操作精度和灵活性,在康复、人机交互、远程医疗等领域有望实现技术突破。
AI 大健康管理 :DeepSeek 的大模型接入为个人健康状态检测管理和医疗机构个性化解决方案提供了支持,如润达医疗、美年健康已通过大模型开展 AI 解读报告的运营,展现出良好的商业化前景。
AI 制药研发 :DeepSeek 利用其强大的计算能力和数据处理能力,加速药物研发过程,提高研发效率,国内领先药企如晶泰控股、信达生物等已接入其模型,提升靶点发现等研发流程的效率。
医疗 AI 领域 :DeepSeek 在医疗领域的应用前景广阔,其技术被多家医疗相关企业接入以赋能业务。例如,润达医疗、塞力医疗等多家公司接入了 DeepSeek 的技术,用于辅助诊断、病理分析、健康管理等多个领域,推动医疗 AI 的商业化应用多点开花。
应用拓展引领
低参数量模型发展 :2025 年发布的大模型开始分化为高参数量和低参数量两极,DeepSeek 的模型也具有低参数量的特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,有助于推动 AI 技术在更多终端设备上的应用。
开启算法变革元年 :DeepSeek 的推理模型如 R1-zero 完全基于 RL(强化学习)进行训练,未使用任何监督训练或人类反馈,能够通过自我学习来提高性能,开启了算法变革的元年,推动 AI 进入算法变革阶段。
算法优化创新 :DeepSeek 通过优化算法架构,显著提升了算力利用效率,打破了传统认知中算力至上的观念。其 DeepSeek-R1 模型采用重新设计的训练流程,以少量 SFT 数据 + 多轮强化学习的办法,在提高模型准确性的同时,显著降低了内存占用和计算开销。
技术创新引领
2025 年被认为是人工智能元年,DeepSeek 在这一年的发展和影响在多个方面体现了其引领作用,以下是一些具体的体现:
What is an
agent?
While conventional software enables users to streamline and automate workows, agents are able
to perform the same workows on the users’ behalf with a high degree of independence.
Agents are systems that independently accomplish tasks on your behalf.
A workow is a sequence of steps that must be executed to meet the user’s goal, whether that's
resolving a customer service issue, booking a restaurant reservation, committing a code change,
or generating a report
Applications that integrate LLMs but don’t use them to control workow execution—think simple
chatbots, single-turn LLMs, or sentiment classiers—are not agents
More concretely, an agent possesses core characteristics that allow it to act reliably and
consistently on behalf of a user:
01 It leverages an LLM to manage workow execution and make decisions. It recognizes
when a workow is complete and can proactively correct its actions if needed. In case
of failure, it can halt execution and transfer control back to the user.
02 It has access to various tools to interact with external systems—both to gather context
and to take actions—and dynamically selects the appropriate tools depending on the
workow’s current state, always operating within clearly dened guardrails.
4 A practical guide to building agents

非 Transformer 架构的发展方向 :除了基于 Transformer 架构的算法创新之外,非 Transformer 架构的新算法也成为重点发展方向。DeepSeek 相关的非 Transformer 架构如 LFM(Liquid Foundation Model)模型的出现,其性能超越了同等规模的 Transformer 模型,体现了未来 AI 模型架构的多样性发展趋势,为 AI 技术的进一步突破提供了新的思路和方向。
从技术能力驱动向需求应用驱动转型 :人工智能的发展已到战略拐点,DeepSeek 的出现顺应了这一趋势,推动 AI 技术从单纯的技术能力提升向满足实际需求应用的方向转变,更加注重 AI 技术在各行业的落地和应用,以解决实际问题为导向,促进 AI 与各行业的深度融合。
行业趋势引领
引领技术路线创新 :DeepSeek 开源的基于 McE(混合专家)架构的模型 DeepSeek-McE,以极低计算成本实现高性能,为行业提供了新的技术路线选择,推动了 AI 技术路线的创新和发展。
推动 AI 超级应用出现 :2025 年春节期间,DeepSeek 的最新产品发布 20 天后,DAU 就达到 2161 万,产品表现走势超过 ChatGPT 刚出现时的状态,显示出其在用户中的强大吸引力和应用潜力,有望成为 AI 超级应用。
补上基础底座 :DeepSeek 补上了中国人工智能在基础底座方面最缺的一环,其完全源自中国,用有限算力实现推理上的优化,成为中国所有 AI 应用的塔基,使得各个行业可以在其基础上开发适合自身场景、行业、服务的应用版本,推动了中国 AI 应用的大规模发展。
产业发展引领
AI 机器人 :DeepSeek-R1 的高精度运动控制和人工智能算法能够显著提高手术机器人的操作精度和灵活性,在康复、人机交互、远程医疗等领域有望实现技术突破。
AI 大健康管理 :DeepSeek 的大模型接入为个人健康状态检测管理和医疗机构个性化解决方案提供了支持,如润达医疗、美年健康已通过大模型开展 AI 解读报告的运营,展现出良好的商业化前景。
AI 制药研发 :DeepSeek 利用其强大的计算能力和数据处理能力,加速药物研发过程,提高研发效率,国内领先药企如晶泰控股、信达生物等已接入其模型,提升靶点发现等研发流程的效率。
医疗 AI 领域 :DeepSeek 在医疗领域的应用前景广阔,其技术被多家医疗相关企业接入以赋能业务。例如,润达医疗、塞力医疗等多家公司接入了 DeepSeek 的技术,用于辅助诊断、病理分析、健康管理等多个领域,推动医疗 AI 的商业化应用多点开花。
应用拓展引领
低参数量模型发展 :2025 年发布的大模型开始分化为高参数量和低参数量两极,DeepSeek 的模型也具有低参数量的特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,有助于推动 AI 技术在更多终端设备上的应用。
开启算法变革元年 :DeepSeek 的推理模型如 R1-zero 完全基于 RL(强化学习)进行训练,未使用任何监督训练或人类反馈,能够通过自我学习来提高性能,开启了算法变革的元年,推动 AI 进入算法变革阶段。
算法优化创新 :DeepSeek 通过优化算法架构,显著提升了算力利用效率,打破了传统认知中算力至上的观念。其 DeepSeek-R1 模型采用重新设计的训练流程,以少量 SFT 数据 + 多轮强化学习的办法,在提高模型准确性的同时,显著降低了内存占用和计算开销。
技术创新引领
2025 年被认为是人工智能元年,DeepSeek 在这一年的发展和影响在多个方面体现了其引领作用,以下是一些具体的体现:
When should you
build an agent?
Building agents requires rethinking how your systems make decisions and handle complexity.
Unlike conventional automation, agents are uniquely suited to workows where traditional
deterministic and rule-based approaches fall short
Consider the example of payment fraud analysis. A traditional rules engine works like a checklist,
agging transactions based on preset criteria. In contrast, an LLM agent functions more like a
seasoned investigator, evaluating context, considering subtle patterns, and identifying suspicious
activity even when clear-cut rules aren’t violated. This nuanced reasoning capability is exactly what
enables agents to manage complex, ambiguous situations eectively.
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