构建 AI 代理是一个旅程。 本指南将引导你从了解大型语言模型（LLM）的基础知识到逐步更强大的代理模式，帮助你了解 何时 和 为什么 能够访问每个功能。
旅程中的每个步骤都基于上一步，仅当方案需要时，才增加了复杂性。 在此过程中，你将了解每种方法的权衡，以便你可以为自己的应用程序做出明智的决策。
| 步骤 | 您将了解到的内容 | 当你需要它时 |
|---|---|---|
| LLM 基础知识 | LLM 的工作原理及其可执行的操作（以及无法执行的操作） | 对于 LLM 你是新手，或者想要了解基础知识 |
| 从 LLM 到代理 | 是什么使代理不仅仅是聊天完成呼叫，以及使用说明创建第一个代理 | 你想要了解代理抽象 |
| 添加工具 | 使用函数工具和 MCP 服务器扩展代理 | 代理需要与现实世界进行交互 |
| 添加技能 | 打包可重用的软件代理功能 | 你想要模块化的可共享代理行为 |
| 添加中间件 | 截获和自定义代理行为 | 需要约束机制、日志记录或行为重写 |
| 上下文提供器 | 注入内存和动态上下文 | 代理需要记住或访问外部知识 |
| 代理作为工具 | 将一个代理用作另一个代理的工具 | 您需要代理组合 |
| 代理对代理（A2A） | 跨边界的代理间通信 | 代理需要跨服务或组织进行通信 |
| 工作流 | 协调多代理、多步骤进程 | 您需要对复杂的多步骤执行进行显式控制 |
如何使用本指南
- AI 代理新手？ 从头开始，完成每个步骤。
- 经验丰富的开发人员？ 跳转到与当前挑战匹配的步骤。
- 在评估代理框架吗？ 阅读每个页面上的“何时使用”和“权衡”部分，以便更好地理解设计空间。
小窍门
每个页面都包含 一个“何时使用此” 部分和一个 “折衷” 表，以帮助你确定该模式是否适合你的方案。