构建Agent：写在《Effective AI Agent》手册之前

这个想法在我脑海里盘旋了很久：如何系统地构建 AI Agent？又该如何将那些碎片化的经验，整理成可被复用的知识体系？

作为一名长期身处一线的架构师与工具组负责人，我参与设计并开发了多个应用于实际业务的 AI Agent。也从零开始，借助 Vibe Coding 的方式构建过小程序与 macOS 应用。在更早的时间里，我曾深入阅读过 Codex、OpenCode 以及 Gemini CLI 等编码智能体的源码，并将一些思考写成技术博客。

但这些实践与思考，始终散落在项目、代码与零散的记录中。直到有一天，在公司评审一个系统是否符合“标杆工程”时——我们从 Sonar 规范、工程架构、可读性、扩展性，一直检视到性能与稳定性——我发现许多代码其实违反了那些早已成文的经典准则，比如《Effective Java》或《阿里巴巴 Java 开发手册》中的条目。

那一刻，我忽然意识到：AI Agent 的开发，是否也正处在这样一个“有实践、缺规范”的阶段？

我们有很多精彩的实践，来自 Anthropic、OpenAI、LangChain 等团队的分享，也有众多开源项目在 GitHub 上活跃。但大多数时候，我们仍在凭经验、直觉或反复试错来构建智能体，缺少一套被广泛认可、源于实践并归于实践的指导原则。

于是，一个念头变得清晰起来：
为什么不尝试编写一本 《Effective AI Agent》 手册？

它不应是纯理论的空中楼阁，而应像那些经典的“Effective”系列一样，扎根于真实的开发场景，给出简洁、明确、可操作的条目。每一条背后，都应是经过验证的实践，或从失败中总结的教训。 为了回答一个问题：如何把 Agent 作为一个系统性的工程来构建？

手册的素材从哪里来？

• 来自我们团队在多个 Agent 项目中的踩坑与收获；
• 来自那些在业界被反复验证的设计模式与架构思路；
• 来自开源社区中优秀的实现与值得讨论的代码；
• 来自学术界论文的研究探讨；
• 也来自每一天我们与 AI 协作编程、思考系统边界的真实瞬间；

这不是一份速成指南，也不是某个框架的说明书。它希望成为一套共同的语言，帮助开发者在构建智能体时，少走弯路，多些笃定。