作为技术人员，我们在面对新技术时，往往习惯用旧的隐喻去理解它们。

• 我们把区块链看作“不可篡改的分布式数据库”。
• 我们把 React 看作“自动刷新的模板引擎”。
• 我们把 LLM 看作“会说话的知识库”。

这是当前 AI 应用开发中最大的误区。如果你还在抱怨 ChatGPT 回答不准确、满嘴跑火车（幻觉），那你可能还在像用 Google 一样用它。

在构建 AI Agent 时，我们需要一个根本性的认知转变：LLM 是推理引擎 (Reasoning Engine)，而不是知识库 (Knowledge Base)。

1. “新员工”隐喻

想象你是咨询公司的老板，刚招了一个常春藤毕业的、有点死脑筋的实习生。

他的特点：

1. 推理能力极强：阅读理解满分，逻辑归纳满分，能从一堆乱七八糟的文档里总结出核心观点。
2. Stateless & 没常识：他刚进公司，对你的业务一无所知。你问他“去年 Q4 净利润是多少？”，他脑子里没有数据。为了完成任务，他只能瞎编一个数字（幻觉）。
3. 绝对服从 (Instruction Following)：你给他什么工具，他就用什么工具。

作为老板（开发者），你应该怎么用这个员工？

❌ 错误的用法（当成知识库）：

“小王，告诉我公司去年净利润是多少？” 结果：小王瞎编了一个数。你查数据库发现错了，大骂 AI 没用。

✅ 正确的用法（当成推理引擎）：

“小王，这里是内部数据库的查询接口 (Tool)，这里是财报文件的路径 (Context)。请利用这些工具，查询去年的财报，计算净利润率，并总结三个亮点。” 结果：小王调用 API 拿到了真实数据，利用逻辑能力分析得头头是道。

这就是 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 和 Agents 的本质。我们不指望 LLM “记住”知识（因为训练数据里的知识是压缩的、有损的、过时的），我们只用它的“推理”能力来处理我们要它处理的实时信息。

2. Agent 的核心循环：Plan - Act - Check

人类解决复杂问题时，会下意识地拆解步骤。现代 AI 系统也必须显式地设计这个循环。

这也是 ReAct (Reason + Act) 论文的核心思想。

Phase 1: Planning (规划)

收到一个模糊指令（如“帮我订一张去东京的便宜机票”）时，LLM 第一件事不应该去调 API，而是生成计划。

• Thinking: 用户从哪出发？几号？
• Thinking: “便宜”的定义是什么？直飞还是中转？
• Plan: 1. 询问用户出发地和日期。 2. 搜索航班。 3. 按价格排序。

Phase 2: Execution (执行)

根据第一步的计划，LLM 选择合适的 Tool。 这里体现了 LLM 作为 Router (路由) 的价值。传统软件很难区分“订机票”和“查天气”，往往需要硬编码 if (intent == 'book_flight')。而 LLM 可以根据语义自动路由到 DataPicker 或 WeatherAPI。

Phase 3: Reflection (反思/检查)

这是目前 Agent 系统中最缺失的一环，也是区分 Demo 和 Production 的分水岭。 模型生成的 API 调用参数可能是错的。模型生成的代码可能跑不通。 我们需要引入 Critic (批评家) 角色（通常也是一个 LLM）。

Agent: Calls weather_api({ city: "Beijing" }) Environment: Returns 200 OK Critic (Self-Reflection): 等等，用户问的是“明天”，API 返回的是“即时天气”。这个结果不符合预期。我需要重新调用 weather_api({ city: "Beijing", date: "tomorrow" })

这种 Self-Correction (自我修正) 循环，是构建鲁棒 Agent 的关键。

3. 未来的软件架构：概率与确定性的融合

未来的软件架构，不再是硬编码的逻辑树 (if-else)，而是 由自然语言连接的概率模块。

• 传统软件：

  • 输入：确定性数据 (Click Event, JSON)。
  • 过程：确定性逻辑 (Code)。
  • 输出：确定性 UI 变化。

• AI 软件：

  • 输入：模糊意图 (Natural Language)。
  • 过程：Prompt Chain + Reasoning。一个概率性过程。
  • 输出：执行结果。

这种架构对 容错性 (Fault Tolerance) 提出了极高要求，但带来的 可能性 (Possibility) 是无限的。

4. 放弃“全知全能”的幻想

从 GPT-3 到 GPT-4，再到未来的 GPT-5，模型会变聪明。但作为开发者，我们不能干等着模型变完美。

哪怕是最聪明的人类员工也会犯错。关键在于我们如何设计 Workflow (工作流) 和 Guardrails (护栏)，让这个不完美的员工产出完美的结果。

• 把记忆交给向量数据库。
• 把精确计算交给 Python 代码和 Calculator 工具。
• 把逻辑推理交给 LLM。

这就是 2025 年 AI 应用开发的终极哲学。