你是否曾遇到这样的烦恼：与聊天机器人沟通时，它总是很快忘记你几秒钟前提到的信息？当需要AI执行“研究公司、比较定价并起草邮件”这类复杂任务时，你不得不手动在不同消息间复制粘贴上下文，仿佛回到了旧时代。AI虽然能写出优美的诗歌，却在多步骤任务中“记不住”第一步，这是许多开发者在使用单提示词AI时遇到的瓶颈。
单提示词AI在处理独立任务时表现出色，但一旦涉及到规划、记忆和协调——让AI真正像一个能干的助手而非一个“聪明的健忘者”去工作时，其局限性便会迅速显现。
本文将引导你构建一个可在本地运行的多智能体系统。在这个系统中，专业的AI智能体能够相互协作，传递任务，共享上下文，并利用真实工具来完成工作，无需你全程手动干预。
为何单提示词已不足以应对当前需求？
想象一下，你正在与客服机器人交流，不得不第三次解释你的账单问题，因为它似乎忘记了你已经提供了账户信息。或者你让AI“研究竞争对手并起草总结邮件”，结果它给出的只是一个泛泛的回复，而非实际完成任务。
这就是单提示词AI的局限。一个问题，一个回答，记忆随即清空，对话结束。
单提示词无法实现的功能包括：记住你在五条消息前提到的预算限制，意识到在建议会议时间前需要查看你的日历，或者将“规划产品发布”分解成数十个实际步骤。它们擅长回答问题，但在实际执行任务方面则表现不佳。
智能体循环：一个能自我检查的待办事项列表
智能体（Agents）的工作方式截然不同。思考一下你如何处理一个复杂任务：你先列出清单，开始工作，意识到缺少必要信息，然后去获取，更新计划，并持续推进。这就是智能体循环：
- 思考（Think）：我的目标是什么？我已经知道什么？
- 决定（Decide）：下一步我该做什么？我需要使用工具吗？
- 行动（Act）：调用API，搜索数据库，编写代码。
- 观察（Observe）：发生了什么？是否奏效？
- 重复（Repeat）：回到思考环节，直到任务完成。
OpenAI的Agents SDK发布后，迅速在开发者社区获得了广泛关注，因为开发者们厌倦了“修修补补”的解决方案。OpenAI推出这款SDK并非仅仅追逐潮流，而是响应了社区需求：像LangChain和CrewAI这类框架已经积累了数万GitHub Star，开发者们急需一个能够与OpenAI模型无缝协作、开箱即用的生产级第一方解决方案。
单提示词时代已经结束，智能体时代已经到来。