大约在一个重要产品上线前的两周，我的原型智能体以最糟糕的方式崩溃了。
表面上看，它一切正常：能抓取数据、调用工具、甚至解释自己的操作步骤。但在背后，它其实只是在“装聪明”。没有真实的状态管理，没有记忆，更没有推理。只是不断循环的提示词链，假装自己是智能体。
直到一个边缘用例完全让它崩溃，我才猛然意识到：我根本没有构建一个智能体，我只是写了一个花哨的提示词链 。
要修复它，就意味着要完全重新设计 —— 不只是调用链的堆叠，而是管理状态、做出决策，以及处理长期流程。一旦我明白了这一点，一切都变得简单起来：代码、逻辑、还有结果。
这篇指南正是基于这个过程，将智能体的设计分解为五个实用的难度等级 —— 每个等级都有可运行的代码示例 。
无论你是刚入门，还是在尝试扩展现实世界中的任务能力，这篇文章都能帮你避开我曾踩过的坑，构建真正有用的智能体 。
五个等级如下：
•Level 1：带工具和指令的智能体 •Level 2：具备知识和记忆的智能体 •Level 3：具备长期记忆与推理能力的智能体 •Level 4：多智能体协作团队 •Level 5：智能体系统化平台
好了，让我们深入了解每一个等级吧。
Level 1：带工具和指令的智能体
这是最基础的配置 —— 一个遵循指令并循环调用工具的大语言模型（LLM）。 当人们说“智能体就是 LLM 加上工具调用”，他们指的就是这个层级（同时也暴露了他们对智能体的理解还不够深入）。
“指令” 告诉智能体该做什么，“工具” 让它能采取行动 —— 比如抓取数据、调用 API，或触发工作流。这看起来很简单，但已经足够强大，可以自动化一些任务。
from agno.agent importAgent
from agno.models.openai importOpenAIChat
from agno.tools.duckduckgo importDuckDuckGoTools
from textwrap import dedent
agno_assist =Agent(
name="Agno AGI",
model=OpenAIChat(id="gpt-4.1"),
description=dedent("""\
你是“Agno AGI”，一个可以使用Agno框架构建智能体的自主 AI Agent。
你的目标是帮助开发者理解并使用Agno，通过提供解释、可运行的代码示例、
以及可选的关键概念可视化与音频说明。"""),
instructions="在网上搜索关于 Agno 的信息。",
tools=[DuckDuckGoTools()],
add_datetime_to_instructions=True,
markdown=True,
)
agno_assist.print_response("What is Agno?", stream=True)
Level 2：具备知识与记忆的智能体
大多数任务都需要模型本身不具备的信息。你无法把所有内容都塞进上下文中，因此智能体需要在运行时获取知识的能力 —— 这正是 agentic RAG （检索增强生成）或动态 few-shot 提示的用武之地。
检索 应该是混合型的（全文 + 语义），重排序 （reranking） 是必须的。二者结合 —— 混合检索 + 重排序，是构建 agent 检索能力的最佳即插即用方案。
存储 赋予智能体记忆能力。LLMs 默认是无状态的，通过存储过去的动作、消息和观察，智能体变得有状态 —— 能够参考已有的交互历史，并据此做出更好的决策。
# ... 引入必要模块
# 你也可以参考 https://docs.agno.com/llms-full.txt 查看完整文档
# 创建知识库
knowledge_base =UrlKnowledge(
urls=["https://docs.agno.com/introduction.md"],
vector_db=LanceDb(
uri="tmp/lancedb",
table_name="agno_docs",
search_type=SearchType.hybrid,# 混合检索：全文 + 语义
embedder=OpenAIEmbedder(id="text-embedding-3-small"),
reranker=CohereReranker(model="rerank-multilingual-v3.0"),
),
)
# 创建本地存储（SQLite 形式）
storage =SqliteStorage(
table_name="agent_sessions",
db_file="tmp/agent.db"
)
# 配置智能体
agno_assist =Agent(
name="Agno AGI",
model=OpenAIChat(id="gpt-4.1"),
description=...,# 略
instructions=...,# 略
tools=[PythonTools(),DuckDuckGoTools()],
add_datetime_to_instructions=True,
# 提供 knowledge 参数会自动启用 Agentic RAG
knowledge=knowledge_base,
# 使用 SQLite 持久化存储 agent 会话
storage=storage,
# 是否将历史消息加入对话上下文中
add_history_to_messages=True,
# 历史交互轮数（记忆深度）
num_history_runs=3,
markdown=True,
)
if __name__ =="__main__":
# 加载知识库，首次运行建议启用；后续可注释
# agno_assist.knowledge.load(recreate=True)
agno_assist.print_response("What is Agno?", stream=True)
Level 3：具备长期记忆与推理能力的智能体
记忆 让智能体能在不同会话之间记住细节 ——例如用户偏好、过去的操作记录或失败的尝试，并能随时间调整行为。这带来了个性化和对话连贯性的可能。我们目前只是刚刚开始探索这类能力，但最令人兴奋的前景是“自我学习”：让智能体基于过往经验，不断优化自己的行为模式。
推理 则将能力提升到另一个层次。
它帮助智能体分解复杂问题、做出更优的决策，并更可靠地执行多步骤任务。这不仅仅是理解用户指令的问题，更是提高每一步操作成功率 的关键。任何认真构建智能体的人，都必须理解何时 以及如何 使用推理。
# ... 引入必要模块
knowledge_base =...
# 创建记忆模块
memory =Memory(
# 使用任意模型生成记忆
model=OpenAIChat(id="gpt-4.1"),
db=SqliteMemoryDb(
table_name="user_memories",
db_file="tmp/agent.db"
),
delete_memories=True,# 可选：首次运行前清空旧记忆
clear_memories=True,
)
storage =...
# 创建具备记忆和推理能力的智能体
agno_assist =Agent(
name="Agno AGI",
model=Claude(id="claude-3-7-sonnet-latest"),
# 指定用户ID，便于管理用户相关记忆
user_id="ava",
description=...,# 略
instructions=...,# 略
tools=[
PythonTools(),
DuckDuckGoTools(),
ReasoningTools(add_instructions=True)# 启用推理工具
],
...
# 存储记忆
memory=memory,
# 启用 agent 主动管理记忆
enable_agentic_memory=True,
)
if __name__ =="__main__":
# 可在首次运行后注释掉，Agent 将自动记住这些信息
agno_assist.print_response("Always start your messages with 'hi ava'", stream=True)
agno_assist.print_response("What is Agno?", stream=True)
Level 4：多智能体协作团队
智能体在聚焦某一任务领域 并配有精简工具集 （理想情况下不超过10个工具）时最为高效。要处理更复杂或更广泛的任务，我们可以将多个智能体组合成一个“团队”，每个智能体各司其职，协同解决更大的问题。
但问题来了：如果缺乏强有力的推理能力，团队协调者（Leader Agent）会在复杂情境下崩溃。 根据目前的观察结果，自主多智能体系统的稳定性仍然较差，成功率甚至不到一半 —— 这远远不够好。
尽管如此，某些架构确实提升了智能体之间的协调效率。以Agno[1] 框架为例，它支持三种协作执行模式：coordinate（协调），route（路由），collaborate（协同），同时还内置了记忆系统 和上下文管理 机制。尽管你仍然需要精心设计每一个子智能体的分工和调用逻辑，但这些功能模块让构建严谨可靠的多智能体系统成为可能。
# ... 引入必要模块
# 定义一个 Web 搜索智能体
web_agent =Agent(
name="Web Search Agent",
role="处理网页搜索请求",
model=OpenAIChat(id="gpt-4o-mini"),
tools=[DuckDuckGoTools()],
instructions="始终附带信息来源。",
)
# 定义一个财经数据智能体
finance_agent =Agent(
name="Finance Agent",
role="处理财经数据请求",
model=OpenAIChat(id="gpt-4o-mini"),
tools=[YFinanceTools()],
instructions=[
"你是一位财经数据专家，提供简洁而准确的数据。",
"使用表格展示股票价格和基本面信息（如市盈率、总市值）。",
],
)
# 创建一个团队协调者智能体
team_leader =Team(
name="推理型财经团队负责人",
mode="coordinate",# 协调模式
model=Claude(id="claude-3-7-sonnet-latest"),
members=[web_agent, finance_agent],
tools=[ReasoningTools(add_instructions=True)],
instructions=[
"使用表格展示数据。",
"仅输出最终结论，禁止输出其他额外文字。",
],
show_members_responses=True,
enable_agentic_context=True,
add_datetime_to_instructions=True,
success_criteria="团队已成功完成任务。",
)
if __name__ =="__main__":
team_leader.print_response(
"""\
分析近期美国关税对以下关键行业的市场表现影响：
-钢铁与铝：X、NUE、AA
-科技硬件：AAPL、DELL、HPQ
请按以下维度进行分析：
1.比较各行业在关税实施前后的股票表现
2.明确供应链中断情况及成本影响百分比
3.分析公司采取的战略应对措施（如回迁生产、价格调整、供应商多样化）
""",
stream=True,
stream_intermediate_steps=True,
show_full_reasoning=True,
)
Level 5：智能体系统（Agentic Systems）
这是智能体从「工具」跃升为「基础设施」的阶段。智能体系统 （Agentic Systems） 不只是调用接口的应用，而是完整的系统：接收用户请求、启动异步工作流、并在结果可用时持续流式返回结果。
理论上听起来很优雅，但实际操作上 —— 非常困难 。
你需要在请求进入时持久化状态 ，启动 一个后台任务，跟踪 执行进度，以流式方式输出 结果。可以使用 WebSocket 实现流式通信，但 WebSocket 的扩展性和维护难度极高，很多团队都会低估其后端复杂性。
这一阶段，标志着你已不再只是开发某个功能，而是在构建一个真正的系统。将 Agent 产品化，真正落地应用 —— 就是从这里开始。
构建 AI 智能体，不是追风口、堆功能，而是要把基本功打扎实 。从最初的工具调用到完整的异步智能体系统，每一层能力的提升都只有在底层架构可靠 的前提下才真正有意义。
大多数失败并不是因为缺了最新框架，而是因为忽视了基础：
•清晰的职责边界 •稳健的推理能力 •有效的记忆机制 •以及知道何时该让人类介入
如果你能从简单开始，有目的地逐步构建，不在一开始就过度复杂化，而是在真正需要时才引入复杂度 ，
你最终做出来的，不只是一个看起来炫酷的系统，而是一个真正能跑得通、跑得稳的智能体 。
更多信息
山行AI希望本文对你有所帮助，由笔者翻译整理自：https://medium.com/data-science-collective/ai-agents-in-5-levels-of-difficulty-with-full-code-implementation-15d794becfb8，感谢点赞、转发、评论，谢谢！
References
[1] Agno: https://github.com/agno-agi/agno