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编码智能体的核心组件——编码智能体如何借助工具、记忆与仓库上下文，让大语言模型在实际应用中更高效

Sebastian Raschka 博士 2026年4月4日

本文将讲解编码智能体与智能体框架的整体设计：它们是什么、如何工作，以及各模块在实际中如何协同。读过我《从零构建大语言模型》《从零构建推理模型》两本书的读者经常问到智能体相关问题，因此我整理了这份可直接参考的说明。

总体而言，智能体之所以成为重要议题，是因为当下大语言模型实用系统的进步，不只在于模型本身更强，更在于我们如何使用模型。在许多真实场景中，模型外围的系统——如工具调用、上下文管理、记忆机制——与模型本身同等重要。这也解释了为何 Claude Code、Codex 这类系统，会比在普通聊天界面中使用同款模型显得能力强得多。

本文将拆解编码智能体的六大核心组件。

Claude Code、Codex CLI 与其他编码智能体

你大概率熟悉 Claude Code 或 Codex CLI，简单来说，它们本质是智能体式编码工具：在大语言模型外层封装一层应用层（即智能体框架），让编码任务更便捷、性能更优。

编码智能体专为软件工程场景设计，其关键不只在于模型选择，更在于外围系统：仓库上下文、工具设计、提示词缓存稳定性、记忆能力、长会话连续性。

这个区分很重要，因为人们谈论大语言模型的编码能力时，常把模型、推理行为、智能体产品混为一谈。

总结

• A practical guide to building agents

什么是智能体？

传统软件帮助用户简化和自动化工作流程，而智能体则能够以高度独立的方式代表用户执行这些工作流程。

智能体是能够独立代表您完成任务的一种系统。

工作流程是指为了实现用户目标而必须执行的一系列步骤，无论是解决客户服务问题、预订餐厅、提交代码变更，还是生成报告。

那些集成了大语言模型（LLM）但并未用其控制工作流程执行的应用程序（例如简单聊天机器人、单轮对话LLM或情感分类器）不属于智能体。

具体来说，智能体具备以下核心特征，使其能够可靠且一致地代表用户行动：

1. 它利用LLM来管理工作流程的执行并做出决策。它能识别工作流程何时完成，并在需要时主动修正行为。如果执行失败，它可以停止操作并将控制权交还给用户。
2. 它能够调用多种工具与外部系统交互（既用于获取上下文信息，也用于执行操作），并根据工作流程的当前状态动态选择合适工具，同时始终在明确定义的边界内运行。

何时应该构建智能体？

构建智能体需要重新思考系统如何决策和处理复杂性。与传统自动化不同，智能体特别适合那些传统确定性和基于规则的方法无法胜任的工作流程。

以支付欺诈分析为例：传统的规则引擎像一份检查清单，根据预设条件标记交易；而基于大语言模型的智能体则更像经验丰富的调查员，它能评估上下文、捕捉细微模式，即使没有明确违反规则也能识别可疑行为。

• A2A ❤️ MCP

TLDR; Agentic applications need both A2A and MCP. We recommend MCP for tools and A2A for agents.

TLDR; 代理应用程序需要 A2A 和 MCP。我们建议将 MCP 用于工具，将 A2A 用于代理。

Why Protocols?（为什么需要协议？）

Standard protocols are essential for enabling agentic interoperability, particularly in connecting agents to external systems. This is critical in two interconnected areas of innovation: Tools and Agents.

标准协议对于实现代理互操作性至关重要，特别是在将代理连接到外部系统时。这在两个相互关联的创新领域中至关重要：工具和代理。

Tools are primitives with structured inputs and outputs and (typically) well-known behavior.

• OpenAI o3 and o4-mini System Card

Introduction（介绍）

OpenAI o3 和 OpenAI o4-mini 结合了最先进的推理能力和完整工具功能——包括网页浏览（web browsing）、Python 编程、图像（image）和文件分析（file analysis）、图像生成（image generation）、画布编辑（canvas）、自动化流程（automations）、文件搜索（file search）和记忆功能（memory）。这些模型擅长解决复杂的数学、编码和科学难题，同时展现出强大的视觉感知和分析能力。这些模型在其思考链中使用工具来增强自身能力；例如，在思考过程中裁剪或转换图像、搜索网页或使用 Python 分析数据。

OpenAI o 系列模型通过在思维链上进行大规模强化学习进行训练。这些先进的推理能力为提高我们模型的安全性与鲁棒性提供了新的途径。特别地，我们的模型在回应潜在的不安全提示时，能够根据上下文推理我们的安全策略，这得益于审慎对齐。

这是根据我们准备框架（Preparedness Framework）第二版发布的第一个版本和系统卡。

• Claude API - Computer use

Computer use reference implementation（计算机使用参考实现）

Get started quickly with our computer use reference implementation that includes a web interface, Docker container, example tool implementations, and an agent loop.

快速开始使用我们的计算机使用参考实现，其中包括Web界面、Docker容器、示例工具实现和代理循环。

Here’s an example of how to provide computer use tools to Claude using the Messages API:

以下是如何使用消息API为Claude提供计算机使用工具的示例：

AutoGen

• AutoGen
• AutoGen Studio
• AutoGen Studio 2.0

定义 Agent

from autogen import ConversableAgent

llm_config = {"model": "gpt-3.5-turbo"}

agent = ConversableAgent(
    name="chatbot",
    llm_config=llm_config,
    human_input_mode="NEVER",
)

reply = agent.generate_reply(
    messages=[{"content": "给我讲个笑话。", "role": "user"}]
)
print(reply)

// ...

为什么八卦杂志最爱讲床上故事？因为上面都有新闻！哈哈哈~
为什么兔子喜欢吃胡萝卜？因为胡萝卜有好处，营养丰富！

多智能体对话

双人笑话