文章目录D16 | 从 0 到 1 搭一个 Agent：搜索 + 总结 + 写邮件写在前面一、需求拆解：市场调研机器人1.1 用户场景1.2 工作流拆解1.3 工具设计二、50 行手搓完整版三、ReAct 模式升级版四、LangChain 框架版（生产用）五、接入 RAG：知识库 + 搜索六、流式输出：边搜边报告七、生产环境 checklist7.1 错误处理7.2 Trace（操作记录）7.3 超时7.4 限流7.5 重试7.6 Token 控制7.7 监控7.8 安全7.9 人工兜底八、调试：让 Agent 可观测8.1 完整 trace8.2 单步执行8.3 可视化（LangSmith）九、这一篇的小结9.1 5 个 Key Takeaway9.2 决策树9.3 思考题下篇预告D16 | 从 0 到 1 搭一个 Agent：搜索 + 总结 + 写邮件系列：《60 天 AI 全栈转型：传统开发者的大模型工程师之路》（S1 模块 4 · Agent 实战 ③）作者：刘一说（haohaizi_liu）| 15 年开发管理经验配套代码：https://gitcode.com/road-emblem/60-days-ai-stack写在前面D14 我们讲了 ReAct 模式，D15 我们讲了 Function Calling 实战。但它们是分散的"零件"——这一篇我们把它们组装成一台完整的机器。目标：搭一个"市场调研机器人"——给它一个主题，自动搜索资料 + 总结要点 + 写邮件给老板。读完这一篇你会拿到：50 行手搓的完整 Agent（不依赖任何框架）LangChain 框架版（生产用）接入 RAG（D12 知识库）的混合版流式输出 + 调试 + 监控的完整工程生产环境 checklist这一篇是模块 4「Agent 实战」最贴近生产的一篇。一、需求拆解：市场调研机器人 D16 | 从 0 到 1 搭一个 Agent：搜索 + 总结 + 写邮件
文章目录D16 | 从 0 到 1 搭一个 Agent：搜索 + 总结 + 写邮件写在前面一、需求拆解：市场调研机器人1.1 用户场景1.2 工作流拆解1.3 工具设计二、50 行手搓完整版三、ReAct 模式升级版四、LangChain 框架版（生产用）五、接入 RAG：知识库 + 搜索六、流式输出：边搜边报告七、生产环境 checklist7.1 错误处理7.2 Trace（操作记录）7.3 超时7.4 限流7.5 重试7.6 Token 控制7.7 监控7.8 安全7.9 人工兜底八、调试：让 Agent 可观测8.1 完整 trace8.2 单步执行8.3 可视化（LangSmith）九、这一篇的小结9.1 5 个 Key Takeaway9.2 决策树9.3 思考题下篇预告D16 | 从 0 到 1 搭一个 Agent：搜索 + 总结 + 写邮件系列：《60 天 AI 全栈转型：传统开发者的大模型工程师之路》（S1 模块 4 · Agent 实战 ③）作者：刘一说（haohaizi_liu）| 15 年开发管理经验配套代码：https://gitcode.com/road-emblem/60-days-ai-stack写在前面D14 我们讲了 ReAct 模式，D15 我们讲了 Function Calling 实战。但它们是分散的"零件"——这一篇我们把它们组装成一台完整的机器。目标：搭一个"市场调研机器人"——给它一个主题，自动搜索资料 + 总结要点 + 写邮件给老板。读完这一篇你会拿到：50 行手搓的完整 Agent（不依赖任何框架）LangChain 框架版（生产用）接入 RAG（D12 知识库）的混合版流式输出 + 调试 + 监控的完整工程生产环境 checklist这一篇是模块 4「Agent 实战」最贴近生产的一篇。一、需求拆解：市场调研机器人