15｜Agent 创建与配置：复杂业务逻辑的拆解策略
Robert
你好，我是 Robert。
这一讲做 Agent 模块。
我先假设一件事情：在做 Hify 之前，假设我对 Agent 这个概念的理解非常模糊。知道这个词很火，知道大概是“能用工具的 AI”，但要我说清楚 Agent 在一个 AI 平台里到底是什么、数据怎么存、和模型是什么关系，说不上来。这可能就是你的直观感觉。
这恰好是一个很好的教学场景。你在工作中接到的大部分需求，一开始也是不懂的。以前不懂就去搜、去问同事、去翻文档，花很多时间。现在你有 Claude Code，加上这门课教的方法论——从领域理解到数据建模到拆解执行——不懂的东西可以快速搞懂并落地实现。
这一讲的核心不是 Agent 模块本身，而是这个“现学现卖”的过程。
我不知道 Agent 是什么，Claude Code 教我
14 讲刚学了领域快速理解四问。直接用。
在 AI 应用平台（比如 Dify）里，Agent 是什么概念？它和普通的对话有什么区别？用户创建一个 Agent 需要配置哪些东西？从产品层面帮我梳理。
Claude Code 的输出是：
你看其实非常清晰了。这个回答帮我建立了清晰的认知：
普通对话是一次性问答——用户发消息、LLM 返回文本、结束。没有记忆，没有工具，没有目标感。
Agent 是有目标、能行动的对话主体。它不只是回答问题，而是根据目标调用工具、根据结果决定下一步。核心差异在于有没有 Tool Use + 多轮自主决策。
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