如果你想从 0 开始做一个 Agent 产品，最好的方式不是先做平台，而是先把一个具体场景做成真实可用的产品，然后再把里面沉淀出的能力抽成系统。
探索该专题下的所有内容
它不是零散笔记，也不是只讲概念的“平台畅想”，而是一套按顺序展开的系列文章。 整套内容都围绕当前仓库这个真实项目来写，目标是带你从 0 到 1 做出一个Agent
为什么先做多 Agent 产品，而不是平台 ## 这一章要回答什么 很多人第一次做 Agent，脑子里想的不是“先做一个能解决问题的产品”，而是： - 多模型接入 - 工具调用框架 - 工作流编排 - Agent 市场 - 权限系统 - 长期记忆 - 多租户后台 这些方向都没有错，但它们更像“平台能力清单”，而不是一个第一版项目应该承担的目标。
MVP 场景怎么选：为什么选技术 / AI 自媒体写作 ## 这一章要回答什么 知道“先做产品，不先做平台”之后，下一步最关键的问题就是： **第一个 Agent 产品应该选什么场景？** 这个问题看起来像产品选题，实际上直接影响后面的所有工程设计： - Agent 怎么拆 - 流程怎么定 - 上下文怎么组织 - 页面怎么设计 - 成果怎么展示 选对场景，很多设计会自然长出来。...
技术栈与项目结构 ## 这一章要回答什么 当你已经确定要做一个“技术 / AI 写作”的多 Agent 产品后，接下来很自然会面临一个选择： **第一版要不要直接上完整前后端分离、消息队列、正式数据库、Worker 和云部署？** 当前项目给出的答案是： **不要。** 第一版最重要的不是“架构豪华”，而是： - 能快 - 能稳 - 能持续迭代 - 能让你把真正的 Agent 问...
第一个可运行版本：任务、Agent、执行流 ## 这一章要回答什么 前面我们已经有了： - 一个明确场景 - 一套够用的技术栈 接下来真正决定项目能不能站住的，是这件事： **一个多 Agent 系统最小要有哪些执行部件，才能真正跑起来？** 这章就围绕当前项目的第一条核心主线来讲： - 任务怎么创建 - Agent 怎么分工 - 执行流怎么串起来 - 状态和日志怎么落库 --...
# 把它做成产品：后台、任务中心、模型配置 ## 这一章要回答什么 当一个多 Agent 执行流已经能跑起来以后，很多项目会停在这里： - 一个输入表单 - 一个“开始执行”按钮 - 一段最终输出 如果只是做 demo，这样已经够了。 但如果你的目标是“做产品”，这远远不够。 这章要讲的是： **为什么一个 Agent 系统必须被做成后台工作台，而不是一次性脚本或单页 demo。*...
让系统可用：失败重试、中断、回收站、导出 ## 这一章要回答什么 做完后台之后，很多人会有一种错觉： “页面有了、任务能跑了，这个系统已经差不多可以用了。” 现实通常不是这样。 一个真实的 Agent 系统很快就会遇到这些情况： - 模型接口超时 - 返回中断 - 某一步失败后整条链路卡死 - 用户想立刻停止任务 - 删除了任务又后悔 - 想把数据备份出来 这章讲的是： **怎...
让 Agent 真正可配置：规则文件、版本历史、diff ## 这一章要回答什么 到这里，系统已经有了： - 固定场景 - 固定执行流 - 后台工作台 - 重试和审批能力 接下来很快会遇到另一个现实问题： **如果所有 Agent 规则都写死在代码里，这个系统还能不能持续迭代？** 答案通常是否定的。 因为一旦你开始真实使用，Prompt 和角色规则一定会高频变化： - 标题太...
下一步怎么演进：上下文、质量闸门、部署与测试 ## 这一章要回答什么 做到这里，这个项目已经不只是一个“能调模型的 Demo”了。 它已经具备了一个多 Agent 产品最核心的一套骨架： - 固定场景 - 固定流程 - 后台工作台 - HITL 审批 - 重试和中断 - 规则系统 这时最容易出现的新问题是： - 接下来到底该往哪里扩 - 哪些方向值得继续投入 - 哪些方向暂时不该...
输入上下文怎么设计：从 Prompt 到上下文系统 ## 这一章要回答什么 当前这套教程前 8 篇，已经把一个多 Agent 产品从 0 到 1 的主骨架讲清楚了。 但如果继续往下看，你会发现一个问题越来越关键： **为什么同一个 Agent，有时输出很稳，有时又会明显跑偏？** 很多人第一反应是： - 模型不够强 - Prompt 写得不够好 - 规则不够细 这些都可能有影响...
多轮反馈与冲突怎么处理：从 feedback 到 issue board ## 这一章要回答什么 当系统开始支持人工审批之后，一个很现实的问题就会出现： **如果用户不止 reject 一次，而是连续多轮修改，这些反馈到底该怎么管理？** 很多项目会把这个问题想得太简单，觉得只要把用户每次输入的 `feedback` 存下来，再下一轮原样回灌就行。 但当前项目的发展过程说明，这么做...
质量闸门怎么做：生成、校验与自动回炉 ## 这一章要回答什么 当一个多 Agent 系统开始稳定运行之后，很快会遇到一个非常现实的问题： **是不是所有结果都应该直接交给用户看？** 如果答案是“是”，用户很快就会发现自己在替系统做最基础的质检。 这会让体验越来越差。 所以当前项目后来继续往前走了一步： **在人工审批之前，先让系统做一层质量闸门。** 这章就围绕这个问题来讲...
Agent 调试体系怎么搭：日志、快照、Context Breakdown ## 这一章要回答什么 当一个 Agent 系统已经开始具备： - 多步骤执行流 - 多轮反馈 - 冲突确认 - 质量闸门 - 自动回炉 你很快就会发现一个新问题： **系统越来越强了，但也越来越难调了。** 很多项目做到这一步时，调试方式仍然只有一种： - 打印 Prompt 这在单轮调用时还能凑合，...
自动回炉与失败重试怎么设计：从“能重试”到“按语义恢复” ## 这一章要回答什么 当一个 Agent 系统开始具备质量闸门之后，新的问题就会接着出现： - 如果 `Reviewer` 判定要整体重写，系统怎么回炉？ - 回炉过程中失败了，是不是和普通失败一样处理就行？ - 为什么有时候“看起来已经会重试”，但流程还是会跑错？ 这章讲的就是当前项目里一个非常真实、也非常工程化的话题：...
Agent 项目怎么补自动化测试：先锁关键语义，再谈覆盖率 ## 这一章要回答什么 当一个 Agent 项目还很早期时，很多人会说： - 先别写测试，先把功能做出来 这句话在最开始的 1 到 2 周通常没问题。 但一旦系统已经开始具备这些能力： - 多步骤流程 - 人工审批 - 多轮反馈 - 冲突确认 - 质量闸门 - 自动回炉 如果还完全不补测试，后面的迭代成本会迅速上升。...