大多数人在谈论AI代理时从未真正构建过一个

以下是目前的实际架构
工具调用代理 = 大型语言模型（LLM）大脑 + 功能注册表 + 执行循环
你将工具定义为结构化的架构。模型选择调用哪个工具并传递参数。你的运行时执行它并将结果反馈
这就是整个循环。没有魔法
像langchain或OpenAI函数调用这样的现代框架处理路由。像Vertex或Bedrock这样的云ML平台处理推理扩展，这样你就不会在空闲GPU上浪费资金
Qwen 3.5小模型——0.8B到9B参数——可以在单个节点上本地运行工具调用。与大型模型相同的基础，只是计算能力较少
边缘的关键不在于知道AI存在，而在于知道如何将工具连接到一个实际上输出结果的循环中
如果你正在构建代理，现在就放下你正在使用的框架。