openClaw 是IT圈2026年开年的绝对顶流，它本质上是一个ai agent。

包括去年爆火的Claude Code、Manus，还有前年异军突起的 Cursor，本质上都是 ai agent。

我们今天来聊一下 AI Agent 这个东西。

1、理解ai agent

相比于 ai 大模型来说，ai agent 并非高深莫测的东西，它是一个具备定制化功能的、智能的工具.

例如，有专门写代码的agent（cursor），有“私人秘书”功能的agent（openClaw），甚至还有用于医疗领域的agent、影视领域的agent。

你可以把它简单理解为一把锤子、一个螺丝刀，或者一个扫地机器人。

而螺丝刀本身并不能完成智能化的工作。

但是，当你把它接入ai大模型之后，它就可以智能化地、自动化地替你完成你想做的工作。

ai agent = ai大模型（大脑）+ agent（工具）

其中 agent 是由软件工程师开发，ai大模型是由 ai 工程师开发。

如果可以的话，你可以自创一个做家务的 ai agent ，扫地机器人（工具） + 某某ai大模型。

2、ai agent 的开发

目前市面上，有很多 ai agent 的开发工具或者框架。

例如，LangChain 它的下载量最大、最主流，需要敲代码，有一定学习成本；CrewAI 上升势头很猛，概念直观，易上手；Dify 国内很流行，低代码首选，在图形界面上，拖、拉、拽就能实现一个agent……

总之，各大工具都有人在用，也各有优势。篇幅有限，这里不做对比讨论，后续再写文章进行具体阐述。

下面用一段步骤明确、注释清晰的伪代码，演示一下开发一个“新闻简报” agent 的流程。

请注意：代码中的 duckduckgo 是 langchain 封装好的工具，可以直接调用。

from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun
from langchain.prompts import PromptTemplate

# ===== 第一步：装上大脑（大模型）=====
llm = ChatAnthropic(
    model="某个AI大模型",
    api_key="你的API_KEY",
    base_url="https://api.ai模型地址.com" 
)

# ===== 第二步：装上工具（手脚）=====
tools = [
    DuckDuckGoSearchRun()  # 搜索工具，能上网搜新闻
]

# ===== 第三步：写提示词（定规则）=====
prompt = PromptTemplate.from_template("""
你是一个新闻简报助手。
任务：搜索今日科技新闻，整理出最重要的3条，每条用2句话概括。

你有以下工具可以使用：
{tools}
工具名称：{tool_names}

工作记录：{agent_scratchpad}

用户的问题：{input}
""")

# ===== 第四步：组装成 Agent =====
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# ===== 第五步：运行 =====
result = agent_executor.invoke({"input": "帮我整理今天的科技新闻简报"})
print(result["output"])

3、ai agent开发要点

3.1 选择一个合适的ai模型

前面已经提到，ai模型就是 ai agent 的大脑。

脑子好使，就是人工智能；脑子不好使，就是人工智障。

3.2 提示词设计

前面的代码中，我们可以看到，提示词发挥了重大的作用。

ai agent 这个工具，说到底，还是要把信息交给大脑（ai大模型）进行处理，所以，写好提示词非常重要。

好的提示词要求：角色清晰明确、输出格式统一、边界分明（不该做的事情，不做）。

现如今，提示词工程也成为了一个单独的业务领域。

与 ai 对话，不再是简单的你问我答，也要讲究沟通的艺术。

好的提示词，就是人工智能；不好的提示词，就是人工智障。

3.3 错误处理和成本控制

虽然提示词很重要，但千万不要认为，做 agent 开发就是写提示词。

实际工作中，依然会有一堆问题需要处理。

例如，调用模型网络超时了，怎么办；模型返回了空结果，怎么办；格式不符合预期，怎么办……这些高可用性的设计，也是 agent 开发中的重要一环。

另外一点就是成本控制。

调用 ai 大模型，要消耗 token 的，消耗 token 是需要花钱的。

所以，做好成本控制也是 agent 开发的重点环节。千万不能把所有的上下文，都塞给 ai 大模型。

你也可以将简单的任务，交给便宜的模型；复杂的任务，交给昂贵的模型。做好平衡和取舍。

不然，账单吃不消呀。

3.4 记忆管理

agent 默认是没有记忆的，每次对话都是全新的开始。

如果每轮对话，把前面的所有内容都丢给ai，那么 token 费用会很高；

如果每轮对话，给到的信息跨度太短，任务连贯性就很差。

这种情况，就需要具体问题具体分析了，想要妥善的解决，需要靠实战积累相关经验。

以上就是关于 ai agent 的入门介绍，篇幅有限，更多细节以后再讲。

感谢您的阅读。