智能体进阶之二：单智能体设计：规划、工具、记忆与状态
很多“多智能体”问题，先把一个智能体做好，就已经解决了八成。
单智能体不是低配版，而是最重要的基本功。
先给结论
单智能体系统最核心的不是“模型多强”，而是四件事有没有设计清楚：
- 它怎么规划
- 它能用哪些工具
- 它保存哪些状态
- 它的记忆边界在哪里
如果这四件事没定稳，哪怕模型再强，系统也会飘。
规划不是让模型自由发挥
很多人一说 agent 会规划，就默认模型自己想。
但工程上更稳的做法，是给它规划框架。
至少要定清：
- 当前目标是什么
- 当前阶段是什么
- 什么时候需要工具
- 什么时候该停下来总结
- 什么时候该终止
也就是说，规划最好是“有轨道的规划”，不是完全放飞。
工具越多，不一定越强
工具多会带来两个问题：
- 选择难度增加
- 风险面扩大
所以单智能体最稳的策略通常不是给很多工具，而是给少量、定义清楚、边界明确的工具。
一个好工具至少要说明：
- 解决什么问题
- 什么时候该用
- 什么时候不该用
- 参数是什么
- 返回结构是什么
这和设计 API 没区别。
别让模型去猜接口。
状态管理，是单智能体稳定性的关键
单智能体一旦开始多步运行，就一定要管状态。
最少要关心：
- 当前目标
- 已完成步骤
- 上一步结果
- 当前失败原因
- 下一步建议动作
如果这些只靠模型“记着”，系统会很快失控。
所以状态最好由外层系统维护，模型只是读取和更新。
记忆，不是存越多越好
很多人把记忆理解成“能记住更多内容”，但更关键的是：
- 记什么
- 记多久
- 什么时候该忘
可以粗分成三类：
1. 短期记忆
当前任务过程中的上下文。
比如这轮查过哪些日志、试过哪些工具。
2. 中期记忆
某个任务阶段内的稳定结论。
比如已经确认某个模块不是根因。
3. 长期记忆
跨任务还值得保留的偏好、规则或知识。
这类内容更像知识库，不该和运行时状态混在一起。
一个很稳的单智能体骨架
你可以把单智能体拆成这几个层：
- 目标层
- 状态层
- 工具层
- 规划层
- 审批与终止层
模型位于中间，但不拥有全部控制权。
它负责决策建议，外层负责状态、权限、审计和失败处理。
为什么这一步比多智能体更重要
因为很多多智能体问题，本质上只是：
- 单智能体工具设计没做好
- 单智能体状态管理没做好
- 单智能体失败恢复没做好
这些底座没打稳，拆成多个 agent 只会把问题分散，而不会把问题解决。
一句带走
单智能体的核心，不是让模型多“聪明”，而是让规划、工具、状态和记忆之间的关系可控。
先把一个 agent 做稳，再谈多个 agent。