Agent需求分析入门指南：从零构建智能决策系统

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Agent（智能代理）可以理解为一个能感知环境、自主决策并执行动作的软件实体。就像电商平台的推荐机器人，它实时分析你的浏览记录（感知），决定推送什么商品（决策），最后展示在页面上（执行）。现代软件中，Agent 常被用于：

自动化流程（如运维监控自动扩容）
复杂任务分解（如物流路径规划）
实时决策场景（如金融风控）

传统需求分析方法遇到这些场景会头疼：

静态规则失效 ：比如用 if-else 写电商促销规则，活动一变就要改代码
响应速度瓶颈 ：人工审核贷款申请，1000 份申请要处理 3 天
多系统协调难 ：工厂排产需要协调库存、设备、人力多个系统

而 Agent 系统能：

动态调整策略（通过机器学习模型）
7×24 小时自动决策（每秒处理上千请求）
自主协调资源（通过 Agent 间通信）

下面用 Python 实现一个简易的运维监控 Agent，包含三个核心模块：

class MonitoringAgent:
    """感知 CPU 负载并决定是否扩容"""

    def __init__(self, threshold=0.8):
        self.threshold = threshold  # 扩容阈值

    # 状态感知模块
    def perceive(self):
        import psutil
        return psutil.cpu_percent(interval=1) / 100  # 返回 0 - 1 之间的负载值

    # 决策逻辑模块
    def decide(self, current_load):
        if current_load > self.threshold:
            return "scale_out"
        return "no_op"

    # 动作执行模块
    def act(self, action):
        if action == "scale_out":
            print("[ 执行] 触发云平台 API 扩容实例")
        else:
            print("[ 执行] 保持当前状态")

# 使用示例
agent = MonitoringAgent()
while True:
    load = agent.perceive()  # 感知
    decision = agent.decide(load)  # 决策
    agent.act(decision)  # 执行
    time.sleep(5)

关键设计要点：

感知层 ：通过 psutil 获取实时数据，注意单位统一（0-1）
决策层 ：使用简单阈值策略，实际项目可替换为机器学习模型
执行层 ：打印模拟操作，真实环境需调用云平台 API

当多个 Agent 协作时（如订单 Agent 和库存 Agent），推荐方案：

使用消息队列（如 RabbitMQ）做异步通信
每个 Agent 有独立的消息队列
消息格式建议用 JSON Schema 规范

# 示例：通过 Redis 实现简单通信
import redis

class OrderAgent:
    def __init__(self):
        self.redis = redis.StrictRedis()

    def place_order(self, item_id):
        # 先检查库存
        self.redis.publish('inventory_check', item_id)
        # 等待库存 Agent 响应...

为满足审计要求，建议记录：

决策时间戳
输入数据快照
决策结果和依据
执行状态（成功 / 失败）

import json
import datetime

log_template = {"timestamp": datetime.datetime.utcnow().isoformat(),
    "input": {"load": 0.85},
    "decision": "scale_out",
    "reason": "load_over_threshold(0.8)",
    "action_status": "success"
}

with open('agent.log', 'a') as f:
    f.write(json.dumps(log_template) + '\n')

关键原则：

相同请求重复执行结果一致（幂等性）
设置最大重试次数（如 3 次）
采用指数退避策略（第一次等 1 秒，第二次等 2 秒 …）

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3),
       wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10))
def call_cloud_api(action):
    # 调用云平台 API 的实现
    if not success:
        raise Exception("API 调用失败")