Agentic AI的核心不在LLM选型也不在提示词技巧。真正决定一个Agent能否在无人值守的情况下稳定工作的是它背后的系统设计。
本文就总结了构建AI系统时真正绕不开的10个基础概念
1、MCP：通用插件系统
假设你需要Agent读取Gmail、更新Notion、查询数据库。按传统做法，每个服务都要单独写集成代码，解析Gmail的API、搞定Notion的鉴权、再写一套SQL连接逻辑。三个系统，三套代码，三份维护成本。
MCP（Model Context Protocol）用一种统一协议解决了这个问题。可以把它理解成AI世界的USB-C：不管连什么设备，接口只有一个。
你部署若干MCP服务器，每个服务器对外暴露工具，并附带清晰的功能描述和输入参数说明。Agent连上服务器后自动发现可用工具。
举个例子：某个MCP服务器暴露了send_email函数，描述是"向指定地址发送带主题和正文的邮件"。Agent把它列入工具清单。用户说"把报告发给xxx"，Agent就带着正确参数调用这个函数。第二天你加了个search_github服务器，Agent自动发现、自动使用。不需要改任何代码。
2、推理循环：思考、行动、观察、重复
多数开发者把LLM当函数用，输入问题输出答案然后就结束了。但现实中的任务不是一锤子买卖，需要根据中间结果不断调整策略。
推理循环才是Agent真正解题的方式。
Agent先想该做什么，然后执行，再观察结果，接着重新评估：刚才的做法管用吗？下一步试什么？如此往复，直到任务完成。
比如你让Agent查竞争对手的定价。它先想到去看对方官网，结果拿到一个404。它注意到页面不存在，于是换个思路，转去主页找入口。从主页定位到定价链接，点进去，提取数据。每一步都建立在上一步的反馈之上。第一条路走不通，Agent没有直接报错退出，而是自己绕了过去。
3、记忆：短期与长期上下文
短期记忆负责维持当前会话的上下文。用户提到"之前说的那个文档"，Agent能回溯对话找到具体是哪份。长期记忆则跨越会话边界，持久化存储用户偏好、历史决策、习得的信息。有了长期记忆，Agent会让人觉得"它记得我"，而不是每次都像跟陌生人打交道。
来看一个场景：用户说过"我习惯把会开在上午10点之前"。这条偏好被写入长期记忆，关联到用户ID。一周后用户说"帮我跟Sarah约个会"，Agent检索记忆，发现早会偏好，直接推荐上午9点的空档，而不是随机塞一个下午的时间。没有记忆系统的话用户每次都得重复说明自己的习惯。烦。
4、护栏：执行前的安全校验
Agent准备删文件，LLM非常确定这就是用户的意思。可万一判断错了呢？万一它删的是生产库而不是测试数据呢？
护栏就是在操作真正执行前跑的一道验证。检查权限、校验参数合理性、扫描输出里有没有敏感信息。本质上是一层安全网，在错误造成实际损害之前把它拦下来。
用户说"清理一下旧的测试数据"。Agent理解成删50,000条数据库记录。护栏介入：这个用户有删除权限吗？"旧测试数据"对应5万条记录，合理吗？系统把这标记为可疑操作，弹出确认。一问才知道，用户说的是50条，不是50,000条。一场事故就这么被挡住了。
5、工具发现：运行时自动获取新能力
把工具列表硬编码进Agent，下个月加了Jira集成，就得改代码、重新部署、全量回归测试。脆弱并且不可扩展。
工具发现的思路完全不同：工具自带描述文档，Agent在运行时读取这些描述，自动学会怎么调用。
假设你在生产环境部署了一个新的日历MCP服务器，暴露了create_event和list_events两个函数，附带功能说明。下次有人说"帮我约个团队会议"，Agent在可用工具列表里看到日历相关的接口，读一下描述就知道怎么用了。Agent代码完全没动。新能力是它自己"发现"的。
6、错误恢复：体面地失败
API会超时，服务会宕机，用户会给模棱两可的指令，Agent一定会撞上错误。关键在于它是直接挂掉，还是能聪明地处理。
错误恢复的核心是分类和应对。网络超时？重试。信息缺失？反问用户。鉴权失败？写日志，给出明确的错误说明。
Agent试着发一封邮件，SMTP服务器超时了。它没崩等2秒重试，还是不行，等4秒再试，第三次通了。用户全程毫无感知。换一种情况：超时一直没好。三次重试都失败后，Agent告诉用户——"邮件服务暂时挂了，草稿已保存，10分钟后自动重发。"出了什么问题、接下来怎么办，交代得清清楚楚。
7、人共介入：知道什么时候该停下来问人
人工介入不等于事事都要审批。它的精髓在于区分风险等级：高风险操作走审批流程，低风险操作该自动就自动。
社交媒体Agent日常起草帖子、自动发布，处理常规内容没问题。但当它准备回复一条关于产品缺陷的客户投诉时，它停了下来，给你发通知："这条回复我写好了，要发吗？"你看了看，改了一处措辞，点确认。Agent发出去。该自动的自动，该人审的人审，你不用盯着每一条操作，但关键节点上你还是拿着方向盘。
8、上下文工程：喂给Agent对的信息
LLM够聪明工具也到位了，但Agent的决策就是很离谱。为什么？信息没给对。
上下文工程解决的就是这个问题——在每次决策前，把相关信息组装好送进去。不只是对话历史，还包括记忆中的用户偏好、当前系统状态、时间日期之类的环境变量。
用户问："明天的户外会议要不要改期？"如果上下文里只有这句话，Agent只能瞎猜。但如果上下文里还包括明天的天气预报（70%概率下雨）、日历上标注的户外团建活动、用户以前遇到下雨就改期的习惯、以及当前空闲的室内会议室，Agent就能给出一个靠谱的建议——挪到B会议室，理由充分。信息差决定了输出质量。
9、状态管理：跟踪多步任务的进度
用户不会只问一个简单问题就完事。他们会提出需要几小时甚至几天才能完成的多步骤项目。Agent必须知道自己做到哪了。
状态管理就是跟踪每个任务处于什么阶段——已规划、进行中、等待输入、已完成。没有这层机制，稍微复杂点的需求Agent就搞不定。
用户说"调研排名前5的竞品，做一张对比表格"。Agent拆成子任务：第一步，确定竞品名单（进行中）；第二步，逐个调研（等第一步的结果）；第三步，生成表格（等第二步的结果）。干到一半需要用户确认"你最关心哪些指标"，Agent就把这个子任务标成等待状态，抛出问题，转去做别的事。用户回复后，它从中断的地方精确恢复。没有状态管理的话？Agent丢失上下文，只能从头来过。
10、运行时编排：管理执行环境
Agent不是跑一次就结束的脚本。它是一个长期运行的系统，要响应事件、并行处理任务、扛住重启、还得在资源限制内运转。
运行时编排就是这套基础设施。Agent怎么监听多个输入源？怎么优雅关闭？怎么让外部看到它在干什么？怎么防止某个任务把资源全吃光？这些都是编排层要解决的问题。
一个典型场景：Agent同时监听Slack消息、定时任务和Webhook回调。事件队列把每条消息分发给对应的处理器——用户发的紧急Slack消息即时响应，定时报告在后台跑。部署新版本时，关闭处理器先把所有进行中的任务状态存盘。资源限制确保单个任务不会跑超过5分钟、发起超过50次API调用。出了问题，分布式追踪能精确复现整个执行链路。
何时使用每个概念
从零开始？先搞定MCP和工具发现。地基打好了后面加功能才不会出错。最怕一上来就硬编码集成，回头全是技术债。
测试过了但生产环境翻车？上护栏和错误恢复。执行前校验，瞬态故障自动重试。生产环境的边界情况永远比你想的多。
Agent记性差、表现蠢？加记忆。短期记忆给对话，长期记忆存事实。再配合上下文工程确保决策时信息是完整的。
任务卡住跑不动？看看推理循环和状态管理。复杂需求要拆成可追踪的子任务，计划走不通时Agent得有能力自己调整。
担心安全问题？护栏加人在回路中。起步阶段保守一些，随着对Agent能力边界摸清楚了，再逐步放权。
提示词写得不错但Agent还是做出错误决策？问题多半出在上下文工程。检查一下Agent在做决定时到底看到了哪些信息——用户偏好、系统状态、环境变量，是不是漏了什么。把注入的上下文记录下来方便排查。
部署和监控头疼？运行时编排该补上了。事件处理、优雅关闭、可观测性、资源限制。看不见的问题没法修。
需要快速接入大量外部服务？MCP服务器。一个协议打通所有工具，别再给每个新服务手写集成代码了。
API账单蹭蹭往上涨？加资源限制。每个任务的执行时间和API调用次数都该有上限。宁可快速失败，也别把预算悄悄烧光。
用户不信任Agent？高风险操作走人工审批，其他场景靠错误恢复兜底。透明度是信任的前提——告诉用户Agent在干什么、为什么这么干。
by Divy Yadav