Agent 入门：从回答问题到完成任务

从回答，到行动

普通问答往往止于生成文字；智能体还需要根据目标选择动作，并依据执行结果继续推进。

以整理技术资料为例：先明确主题，再检索资料，检查结果是否相关，最后形成摘要。搜索不到有效内容时，应调整查询，而不是把缺失的信息补写成事实。

理解反馈循环

目标并不是一次性变成答案的。执行动作之后，需要把结果带回下一步判断：信息足够了吗？结果可靠吗？还需要继续吗？

下面是为这篇学习示例新增的说明性伪代码，并非原项目代码或可直接运行的实现：

// 说明性伪代码：工具、检查函数尚未实现
async function collectNotes(topic: string) {
  for (let attempt = 0; attempt < 3; attempt++) {
    const results = await search(topic, attempt);
    if (isRelevant(results)) return summarize(results);
  }
  return { status: "需要补充信息", notes: [] };
}

有明确的停止条件，比无限重试更重要。这里的代码只展示结构，不代表经过实测的智能体系统。

先问三个问题

它能获得哪些信息？
它被允许执行哪些动作？
怎样判断任务完成或需要停止？

信息、权限和完成标准，让抽象的“智能”变成可以检查的流程。

动手练习

画出“检索—检查—整理”的流程，并为无结果、重复结果分别设计退出条件。

本文仅提供学习思路，不代表站点所有者的实测结果。下一篇将围绕 ReAct 继续观察行动与反馈如何连接。