从零构建AI Agent的四个阶段：从裸调用到安全可控的生产级系统

• 原作者/维护者: dhshah13
• 来源平台: GitHub
• 原始标题: how-to-create-an-agent
• 原始链接: https://github.com/dhshah13/how-to-create-an-agent
• 发布时间: 2026-06-12

本文解析构建生产级AI Agent的四个关键阶段（裸API调用→Agent循环→防护栏加固→确定性工作流），结合Google Vertex AI + Claude Opus实战代码与NVIDIA OpenShell沙箱安全部署方案，提供从演示到生产的迁移路径，解决从聊天机器人到可执行任务系统的核心困惑。

AI Agent正从概念验证走向生产，但开发者常困惑：为何自己的"Agent"只是聊天机器人而非生产系统？答案在于开发范式转变——从单次API调用到完整Agent循环，再到确定性工作流的演进。本文基于实战项目，梳理四阶段路径，揭示各层面挑战与解决方案。

第一阶段：裸调用（幻觉根源）

直接调用大模型API，无工具交互能力，易编造数据（如Jira ticket ID），本质为聊天机器人，离生产可用差距大。

第二阶段：Agent循环（赋予行动能力）

引入模型选工具→执行反馈→推理的循环机制，可与外部系统（Jira/Slack）交互，但自主行为存在安全风险。

第三阶段：防护栏（安全边界设计）

添加允许列表（限定工具）、输出验证、人工确认、迭代上限四层防护，抵御提示注入攻击，内建应用层安全控制。

第四阶段：确定性工作流（终极形态）

将多步决策重构为固定管道，模型仅运行一次，步骤可预测、检查、审计，适合标准化任务。

沙箱化部署：NVIDIA OpenShell安全实践

通过内核层面限制文件系统访问、进程创建和网络连接，采用"沙箱+策略"组合，隔离Agent环境（仅Vertex AI出站权限，无代码推送凭证），即使模型被攻破也无法窃取敏感信息。

从演示到生产的三个替换点

1. 模拟工具替换为真实API调用；
2. 保持人工审批前提下生效发帖操作；
3. 保留允许列表和人工确认等防护机制（安全底线不可省略）。

结论

构建生产级Agent是系统工程，涉及工具架构、安全设计、工作流规划及多层防御策略，四阶段路径提供清晰认知框架。

建议

• 团队从第二阶段开始原型开发；
• 第三阶段建立完整防护机制；
• 根据任务特性评估第四阶段工作流；
• 安全贯穿开发全程，而非事后补丁。