Agent杂谈：Agent的能力上下限及「Agent构建」核心技术栈调研分享~
嘿，各位AI爱好者！2025年Agent技术正以惊人速度进化，从简单任务处理跃升为具备独立规划和协作能力的智能系统。本文将从系统设计视角切入，先带您梳理Agent的核心定义与架构框架，再深入剖析决定其能力上下限的关键因素，最后分享构建类Manus Agent系统所需的前后端技术栈，为您的Agent产品开发与研究提供实用参考。
2025年作为Agent元年已过半程，Agent的出现彻底重塑了AI技术格局。如今提及AI，人们大多指向Agentic Intelligence，而非传统的Artificial Intelligence。AI技术一路狂飙，从最初仅能处理简单分类任务，发展到能上知天文下知地理、与人类流畅对话，再到精准理解意图、完成复杂任务规划、拆解与执行，甚至指导人类协作——这背后离不开底层大模型的进化，以及工程化框架如Langchain的有力支撑。
近期，我在负责Agent产品相关实践，对Agent的理解进一步深化。本文想从系统设计角度，探讨如何开发一款类似Manus或扣子空间的Agent产品：在产品和技术层面，需要做哪些工作？决定Agent产品能力上下限的核心因素是什么？欢迎对AI和Agent技术感兴趣的朋友一起交流！
注：本文暂不涉及Agent商业化内容。
图△ Agent系统架构参考
01 Agent定义（何为Agent？）聊Agent，必先谈定义。这里分享一些Agent核心概念，助您快速回顾~
（△图源：OpenAI官方）OpenAI将Agent定义为“能够代替您独立完成任务的系统”。
（△图源：吴恩达教授）
吴恩达教授提出Agentic Reasoning的四大构件：反馈（Reflection）、工具调用（Tool Use）、规划（Planning）和多智能体协作（Multi-agent Collaboration）。
业界常用架构图如下：
（△图源：链接5）
包含工具、规划、记忆与执行四部分。
记忆：分为短时记忆和长期记忆；规划：涵盖反思、自我校正、思维链与子目标分解；工具：包括日历、计算器、搜索、代码解释、私域与公域知识库等；行动：具体任务执行。
Agent的定义和架构大同小异。我认为，不妨将Agent的终极形态想象成人——它是人的替身或代理，人有的能力，理想态Agent都应具备（尽管部分能力尚待实现）。
人有大脑、双手和工具使用能力；人能思考决策、行动复盘、拥有记忆；人是社会性生物，具备组织协作能力，同时保持独立个体性。Agent虽无法拥有真实情感，但可通过技术模拟，使其更贴近人类。
接下来，我们来探讨：什么样的Agent工具算优秀？什么算差劲？即决定Agent工具性能上下限的关键因素。
02 Agent能力上下限由什么决定？这个问题实际指向Manus、扣子空间等通用Agent工具，乃至Cursor、Trae、Windsurf等AI编程工具的能力边界。了解这些上限，有两大价值：
1）作为用户，您可判断何种任务能用何种工具完成、完成到何程度，从而在行业调研、App开发等场景中，精准选型，让AI为您打工，解放双手。
2）作为创业者或投资人，可评估Agent应用的商业价值、现状与潜力。下面，我们深入剖析决定Agent产品能力上下限的核心要素。
——从用户视角出发，通过prompt处理全链路，揭示Agent优劣的关键。
图△ Agent响应用户prompt核心流程
Agent处理用户prompt的简易流程如上图，各模块角色可类比为：
1.总指挥（LLM）——战略大脑：不干具体活，但决策任务拆解（如“分析竞品”需先搜信息、再对比、后出报告），输出意图与方向。
✅ 能力依赖：大模型的推理、规划与自我修正。
2.架构与流程设计师（调度引擎）——战术中枢：将战略转为可执行流程图，负责任务编排（串行/并行）、状态追踪、错误处理与资源调度。
✅ 典型框架：LangChain Agents、AutoGPT的Planner模块、MetaGPT的Role-Based Workflow。
3.大头兵（工具执行层）——原子执行单元：每个工具专精一事，如搜索工具仅返回网页片段，代码解释器只管运行代码，无上下文理解。
✅ 关键设计原则：高内聚、低耦合、易替换。
这宛如一家组织的架构！部分Agent框架（如crewAI）直接参照产品研发流程设计。Sandbox同样关键，它支持在线代码运行与调试，确保交付物可观测，提升普适性。
总结：以上四部分构成Agent系统核心，其能力上下限由此决定。
1.大模型的语义理解、任务拆解与规划能力，决定Agent“智能上限”。
智能下限取决于：基本指令遵循、Function Calling支持、多级推理能力（如数据查询→清洗→分析→可视化）。
2.“手脚”：工具丰富度与易用性，决定“行动上限”。
下限：基础工具链（搜索、代码执行、文件读写）的稳定性。
上限：工具覆盖广度（如集成CRM、ERP）、组合能力（爬虫→表格提取→Notion写入→邮件通知流水线）、自动化程度（OAuth支持）。
🔧 示例：仅代码解释器→限数据分析；加浏览器自动化→可操作网页。
3.“神经系统”：调度框架与流程设计，决定“内在秩序上限”。
即便大脑聪慧、手脚灵活，缺乏协调系统仍会混乱。
4.“身体环境”：沙箱安全性与性能，决定“落地稳定性与可观测性”。
沙箱需隔离网络、限制资源、防无限循环；代码执行延迟影响用户体验（>3秒易焦虑）；需实时日志与进度可视化。
⚠️ 风险：一个无限循环可能拖垮服务。
03 构建类Manus的Agent系统：技术框架与储备说明：以下基于个人认知与实践，提供参考~
1. 参考开源Agent框架进行二次开发；
2. 借鉴开源框架，选择自研（全栈自主设计）；
3. 至少包含四大模块：大脑、调度引擎、工具、执行单元（含在线沙箱），以及结构化信息表达引擎（服务端输出、前端可视化交互）。
以下是常见服务端技术框架：
LangChain：https://github.com/langchain-ai/langchain
Crewhttps://github.com/joaomdmoura/crewAI
Camelhttps://github.com/camel-ai/camel
OpenManus：https://github.com/FoundationAgents/OpenManus
AutoGen：https://github.com/microsoft/autogen
OWL：https://github.com/microsoft/owl
LangGraph：https://github.com/langchain-ai/langgraph
Dify：https://github.com/langgenius/dify
LlamaIndex：https://github.com/llamaindex-community/llama_index
BabyAGI：https://github.com/yoheinakajima/babyagi
AutoGPT：链接1
前端技术栈包括：
1.前端框架（UI基座）
2.Markdown渲染引擎（基础能力）
3.代码块高亮与交互
4.表格与数据可视化
5.富文本与可交互内容
6.样式与布局系统
7.服务端渲染与性能优化
请根据业务需求，灵活选型开发。
本文由人人都是产品经理作者【产品蝶道】，微信公众号：【产品蝶道的AIGC知识库】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于CC0协议。
相关问答
Ready to build your own Agent? 欢迎在评论区分享您的想法或提问，一起推动AI边界！