一、先说清楚：什么是Agent工程？Agent工程，不是简单地写一个Prompt，也不是接一个大模型接口就完事。通俗讲，Agent就是一个“会思考、会拆任务、会调用工具、会根据结果继续行动”的AI执行系统。普通大模型更像“聊天助手”：用户问什么，它答什么。而Agent更像“数字员工”：用户给一个目标，它会判断要做什么、需要查什么、调用哪个工具、执行几步、最后把结果交付出来。比如用户说：“帮我分析一下最近30天用户投诉数据，找出主要问题，并生成一份改进建议。”普通大模型可能只能给一个通用建议。Agent工程要做的是：1、理解用户目标。2、判断需要查询投诉数据。3、调用数据库或接口。4、清洗和归类数据。5、识别高频问题。6、生成分析报告。7、必要时通知负责人或创建任务。所以，Agent工程的核心不是“让AI会说”，而是“让AI会做事”。OpenAI 的 Agents 文档也把 Agent 系统拆成了 Agent定义、模型、工具、编排、交接、护栏、人审、状态、可观测等模块，这说明真正的Agent已经是一个完整工程体系，而不是单点Prompt技巧。二、Agent工程和传统后端系统有什么区别？很多人做Agent工程时，最大误区是：把它当成普通后端接口来写。传统后端系统是：输入固定，逻辑固定，输出相对固定。比如：用户点击支付 → 校验订单 → 扣库存 → 调支付接口 → 返回结果。这