当前 Agent 非常火，从而促使很多人愿意学习 Agent 开发，但一开始不知道如何下手，根据自己的经验总结一些。希望对大家有帮助。
Agent 资讯
当前 Agent 资讯很多，很多是流量资讯，多是总结别人的“二手”信息，还有一些把 Agent 讲成“玄学”的，这些资讯应该过滤掉，应该看一些有实际开发背景、有实战经验的一手资讯，比如 Claude Code 官方博客 https://claude.com/blog，很多涉及 Agent 技术理念和方向是非常好的。
框架 VS Context
做技术很多都会从框架学起，做 Java 开发的学习 Spring 框架等等，Agent 也是有很多框架，但是框架很多本身没有办法直接学到 Agent 本质。
与模型交互本质上就是发送一段文本，模型返回一段文本，返回的可能是结果或者进行工具的调用。想让模型给出好的反馈，就是要给予模型对于当前的问题充分合理的提示文本，这些文本本质上就是 Context。可以从简单的提问开始，到分析成熟 Agent 的 Context 内容。当前已经有很多成熟的 Agent，比如 Claude Code、Codex，可以分析它们每次给模型发送的内容，来更深地理解 Agent 开发。框架要为 Context 服务。
要实操
很多人一开始不知道 AI 能干什么，其实很简单，就是先用起来。有人开始 Agent coding 自己写 git 提交，后来让 agent 自己提交 Push 效果更好。尝试在不同的场景使用 AI，这是最简单也是入门成本最低的方式。
Agent 开发也是同样的道理，不要沉迷各种 Agent 开发概念，Agent（2026-08）正在快速发展迭代中，还没有成熟和定型。一定要自己动手去开发 Agent，但是不能停留在做 Demo 和 POC，必须要落地能用，场景可以很简单。如果自己没有办法找到一个合理的场景，可以看业界一些成熟场景，比如当前业界 Coding 场景相对成熟，也可以尝试自己做一个 Coding Agent 来学习。
要评测
模型和传统软件工程最大的区别是模型是概率和不确定的，你没有办法保证使用一种方式保证其一直是确定性发生的，所以要评测。你不需要去用复杂的评测框架去打分，最简单的方式就是使用自己的 Agent。如果你开发的 Agent 是生成 PPT，就尝试让它生成不同种类的 PPT，最好的是自己日常就可以使用它，而不是为了测试而测试。如果效果好，才是 Agent 开发得好；如果效果不好，要去分析 Agent 的执行轨迹，是哪次工具调用或者响应偏离了自己的预期，来修改相关的提示词。能落地使用的 Agent 才是好的 Agent。
自我迭代
一般软件开发需要开发和测试两个环节，但是 Agent 可以自我迭代。比如 Hawa Code Agent 就是使用 Hawa Code 自己开发的，开发新的功能就是对已有功能的验证和评测，这也是开发 Coding Agent 的乐趣之一。也可以尝试在其它的场景中找到这样的效果。