为什么选择 Python 来构建 Agent？
Python 作为人工智能领域的第一语言，拥有无可比拟的生态优势。今天我们将探讨如何构建一个真正的 Agent。
核心要素
一个完备的 AI Agent 通常需要具备以下几个核心模块：
- 大脑 (Brain)：通常是一个强大的大语言模型 (如 Gemini, GPT-4)
- 记忆 (Memory)：包括短期上下文和长期的多轮对话记忆向量库
- 工具 (Tools)：赋予 Agent 连接现实世界的能力，如天气查询、计算器、网页搜索
- 规划 (Planning)：任务分解与反思纠错的能力
设计思路
下面是一个极简的 Python 伪代码架构：
class SimpleAgent:
def __init__(self, llm, tools, memory):
self.llm = llm
self.tools = tools
self.memory = memory
def run(self, user_query):
self.memory.add("user", user_query)
while True:
# 1. 思考与规划
action_plan = self.llm.think(self.memory.get_context())
# 2. 是否需要调用工具
if action_plan.needs_tool():
tool_result = self.tools.execute(action_plan.tool_name)
self.memory.add("observation", tool_result)
else:
# 3. 输出最终结果
final_answer = action_plan.get_answer()
self.memory.add("agent", final_answer)
return final_answer
这只是一个起步，在真实的生产环境中，我们还会引入 RAG (检索增强生成) 技术来降低知识幻觉。