7. 检索、Agent 与智能系统

Agent 不是“更长的 Prompt”。它是模型处于一个软件控制循环中：读取显式状态、提出动作、调用外部工具、接收观察并决定下一步。

目标 → 状态/上下文 → 模型决策 → 结构化动作
→ 权限与参数校验 → 工具执行 → observation
→ 状态转移 → 完成 / 继续 / 等待 / 失败

模型负责不确定判断；Harness 负责状态、权限、预算、重试、审批和恢复。

固定案例

“根据内部政策回答生效日期；必要时检索文档；若用户要求修改日历，先展示计划并等待审批。”该案例包含只读检索和有副作用工具，适合逐步加入边界。

学习顺序

顺序	页面	完成证据
1	RAG 怎样从文档得到可引用证据	能追踪解析、切块、召回、重排与引用
2	怎样分别评测检索与回答	能区分 recall、context 和 grounded answer 错误
3	工具调用为什么是一份协议	能定义 schema、错误和副作用
4	Agent Loop 怎样成为显式状态机	能画出状态、事件、动作和终止条件
5	上下文、会话状态与长期记忆怎样区分	能为事实定义来源、过期与删除
6	重试、审批与多 Agent 怎样保持可控	能设计幂等、恢复、预算和责任边界
7	单工具 Agent 状态机实验	运行成功、超时、等待、批准、拒绝和取消路径
8	检索与 Agent 系统速查	查询协议和不变量
9	第 7 章复习与验收	完成端到端系统设计与故障归因

什么时候不需要 Agent

• 规则明确且步骤固定：确定性程序；
• 只需一次语言理解：单次模型调用 + schema；
• 只缺外部事实：检索 + 一次生成；
• 只有需要根据中间 observation 选择下一步时，才引入循环；
• 高风险动作不因“使用 Agent”获得更大权限。

过关标准

能把模型调用、检索、工具副作用、持久状态、权限审批、重试恢复和评测证据分开；任意状态变化有明确事件、唯一 owner 和可重放记录。

完成本章后可进入MiniMind 全链路实践，或转向具体系统专题。