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title: Agent 第一周行动计划 description: 用七天完成一个带工具、trace 和评测的最小 Agent。 tags: [agent, seven-day-plan, practice]

Agent 第一周行动计划

目标不是七天“学完 Agent”，而是七天拿到一个可运行、可解释、可复盘的最小闭环。每天只增加一个复杂度维度，避免同时引入框架、RAG、多 Agent 和生产基础设施。

每天的工作节奏

1. 先写今天要证明的一个判断。
2. 只引入完成这个判断所需的最小改动。
3. 运行固定样例并保存原始输出。
4. 记录失败，不用漂亮措辞替换失败。
5. 决定明天是修复、降级，还是停止加复杂度。

Day 1：任务契约

推荐从 GitHub Issue 分类、文档路由、FAQ 检索或只读信息整理开始。避免一开始处理发邮件、改数据库、执行 shell 或写生产数据等高风险副作用。

任务契约至少写清：

• 输入是什么，可能缺什么。
• 输出是什么，什么情况算完成。
• Agent 可以调用什么工具。
• 哪些工具永远不能调用。
• 什么时候必须人工确认。
• 失败后是重试、降级、返回不确定，还是停止。

可以用 第一个项目契约 的结构开始。

Day 2—4：先做小，再增加循环

先完成一次结构化模型调用，再加入一个工具，最后才加入循环。循环的核心不是“让模型多想几次”，而是：

• observation 要能追溯到工具返回。
• action 要能追溯到具体 schema 和参数。
• 每次循环都有明确的状态变化。
• 达到最大步数、超时、预算或风险阈值时必须停止。

可以先阅读 ReAct 推理—行动循环，再对照 最小 Agent 循环模板 实现。

Day 5—7：证据优先

最小评测集不需要一开始很大，但必须覆盖不同失败形态：

• 正常输入：任务应该完成。
• 缺字段输入：Agent 应该追问或拒绝猜测。
• 工具失败：Agent 应该返回可解释的失败或安全降级。
• 边界输入：Agent 不应越过任务范围。
• 权限输入：Agent 不应调用未授权工具。

评测方法可继续看 AI / 大模型 / Agent 评测专题。项目交付和优化方法可看 项目测试与优化。

一周结束时，什么才算完成

至少具备：

• 一个能从干净环境启动的入口。
• 一份说明任务边界的 README。
• 一张工具权限卡。
• 三次以上可阅读的 trace。
• 一组固定 eval cases。
• 一份失败复盘，说明下一步是修复、降级还是不做。

如果缺少其中任意一项，你得到的是 Demo，不是一个可审查的 Agent 项目。