AI Agent开发入门：让AI自主完成任务

# AI Agent开发入门 ## 什么是AI Agent？ AI Agent（智能体）是能够自主规划和执行任务的AI系统。与传统的问答式AI不同，Agent可以： - **接收复杂目标**：理解高层任务需求 - **分解任务**：将大任务拆分为小步骤 - **使用工具**：调用API、搜索网络、执行代码 - **自我反映**：检查结果并调整策略 ## Agent架构 ``` 用户目标 ↓ LLM（大脑） → 规划任务序列 ↓ 工具调用 → 执行具体操作 ↓ 观察结果 → 决定下一步 ↓ 返回最终结果 ``` ## 使用LangChain构建Agent ```python from langchain.agents import create_openai_functions_agent, AgentExecutor from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.tools import Tool from langchain import hub # 定义工具 def search_web(query): """ 搜索网络信息 """ # 实际调用搜索API return f"搜索结果: {query}" def calculate(expression): """ 计算数学表达式 """ return eval(expression) tools = [ Tool(name="search", func=search_web, description="搜索网络信息"), Tool(name="calculator", func=calculate, description="计算数学表达式") ] # 创建Agent llm = ChatOpenAI(model="gpt-4") prompt = hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent") agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt) # 运行Agent executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) result = executor.invoke({"input": "计算123乘以45的结果，然后告诉我这个数字的有趣事实"}) ``` ## 常见的Agent框架 ### 1. AutoGPT 早期最知名的Agent项目，能够自主规划和执行复杂任务。 ### 2. CrewAI 多智能体协作框架，让多个Agent分工合作完成任务。 ### 3. AutoGen 微软推出的多Agent对话框架，擅长处理复杂的对话场景。 ## 最佳实践 1. **限制工具范围**：只提供必要的工具，避免混乱 2. **清晰的工具描述**：帮助LLM正确选择工具 3. **设置超时和重试**：防止无限循环 4. **详细日志**：便于调试和优化 5. **人工审核**：重要操作前请求确认 ## 应用场景 - 自动化数据分析 - 智能客服机器人 - 内容创作助手 - 代码生成和调试 - 个人助理 ## 总结 AI Agent是下一代AI应用的方向，它让AI从“问答”升级为“做事”。掌握Agent开发，能够构建更智能、更自主的AI应用。