生成 AI 智能体对话，通常可以按以下步骤实现。
1. 明确场景与角色。先确定智能体要做什么，例如客服、助理、游戏 NPC、任务规划器。再定义它的身份、目标、语气、权限和禁止事项。角色越清晰，对话越稳定。
2. 设计系统提示词。系统提示词应包含：角色设定、任务目标、可用工具、回答格式、边界规则、异常处理方式。例如：“你是订单查询助手。只回答订单相关问题。需要查询时调用订单查询工具。无法确认时请用户提供订单号。”
3. 管理对话上下文。保存用户输入、智能体回复、工具调用结果和关键状态。长对话可以使用摘要记忆、向量检索记忆或结构化状态字段，避免上下文无限增长。
4. 构建对话循环。基本流程是：接收用户消息，更新上下文，调用大模型生成回复或工具调用请求，执行工具，把结果返回模型，生成最终回复，保存本轮对话。
5. 接入工具调用。为智能体定义可调用的函数，例如搜索、查询数据库、发送邮件、创建日程。工具参数要严格校验，执行结果要回传给模型。不要允许模型直接执行高风险操作。
6. 处理多智能体对话。如果需要多个智能体协作，可以设置角色分工，例如规划者、执行者、审核者。通过消息队列、轮次控制器或编排框架传递消息，并限制最大轮次，防止无限对话。
7. 增加安全与评估。加入内容过滤、权限控制、敏感操作确认、超时和重试机制。用测试集评估回答准确性、工具调用正确率、任务完成率和对话一致性。
8. 最小伪代码示例。
```text
messages = [system_prompt, user_input]
while not done:
response = llm(messages, tools)
if response.tool_call:
result = execute_tool(response.tool_call)
messages.append(result)
else:
reply = response.content
break
return reply
```
9. 提示词示例。
“你是会议安排智能体。目标是帮助用户创建会议。你可以调用日历查询和会议创建工具。每次只问一个必要问题。创建前必须向用户确认时间、参与人和主题。不得编造参与者邮箱。”
10. 推荐技术选型。简单场景可用单智能体加函数调用。复杂任务可用工作流编排。多智能体场景可使用 LangGraph、AutoGen、CrewAI 等框架，但要控制轮次、成本和可观测性。
总结：生成 AI 智能体对话的关键是“角色提示词 + 上下文管理 + 工具调用 + 对话循环 + 安全评估”。先做单智能体闭环，再扩展多智能体和复杂工具。 |
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