第1章：Agent开发概述

欢迎来到Agent开发的世界！本章将带你了解Agent的基本概念、核心组件，并完成你的第一个Agent应用。

1.1 什么是AI Agent

Agent的定义

AI Agent（人工智能代理）是一个能够感知环境、进行推理、采取行动并实现目标的自主系统。与传统AI应用不同，Agent具有以下核心特征：

• 自主性：能够自主决策，无需人类持续干预
• 感知能力：能够感知和理解环境信息
• 推理能力：能够基于信息进行逻辑推理和规划
• 行动能力：能够执行具体的操作来改变环境
• 学习能力：能够从经验中学习和改进

Agent vs 传统AI应用

特性	传统AI应用	AI Agent
交互方式	单次请求-响应	多轮对话、持续交互
决策能力	预定义逻辑	自主推理决策
工具使用	无或有限	主动调用多种工具
记忆能力	无上下文	具备短期和长期记忆
目标导向	完成单次任务	追求长期目标

Agent的应用场景

Agent技术正在改变各行各业：

• 智能客服：7x24小时自动应答，处理复杂问题
• 代码助手：自动生成代码、代码审查、bug修复
• 研究助手：文献检索、信息整理、报告生成
• 个人助理：日程管理、邮件处理、任务提醒
• 自动化运维：系统监控、故障诊断、自动修复
• 内容创作：文章撰写、视频脚本、营销文案

1.2 Agent的核心组件

一个完整的Agent系统由以下四个核心组件构成：

1. 大语言模型（LLM）

LLM是Agent的"大脑"，负责：

• 理解用户意图
• 进行逻辑推理
• 生成自然语言响应
• 规划行动步骤

常用模型：

• GPT-4：综合能力最强
• Claude 3：长文本处理优秀
• Gemini：多模态能力强

2. 记忆系统（Memory）

记忆系统让Agent能够：

• 记住对话历史（短期记忆）
• 存储长期知识（长期记忆）
• 检索相关信息（记忆检索）

存储方式：

• 列表/数组：简单对话历史
• 向量数据库：语义检索
• 图数据库：知识图谱

3. 工具调用（Tools）

工具扩展了Agent的能力边界：

• 搜索引擎：获取实时信息
• 计算器：执行数学运算
• 代码解释器：运行代码
• API接口：调用外部服务

4. 规划能力（Planning）

规划能力让Agent能够：

• 分解复杂任务
• 制定执行步骤
• 调整行动策略
• 处理异常情况

规划模式：

• ReAct：推理-行动循环
• Plan-and-Execute：先规划后执行
• Reflection：自我反思优化

1.3 开发环境搭建

Python环境配置

首先确保你的系统已安装Python 3.10或更高版本：

# 检查Python版本
python --version

# 如果版本过低，建议使用pyenv或conda管理Python版本

创建虚拟环境并安装必要依赖：

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境（macOS/Linux）
source venv/bin/activate

# 激活虚拟环境（Windows）
venv\Scripts\activate

# 安装核心依赖
pip install openai langchain python-dotenv

OpenAI API获取与配置

1. 获取API Key

   访问 OpenAI Platform 注册账号并获取API Key

2. 配置环境变量

   创建 .env 文件：

   OPENAI_API_KEY=your-api-key-here
   OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1

3. 验证配置

   import os
   from openai import OpenAI
   
   client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
   
   response = client.chat.completions.create(
       model="gpt-3.5-turbo",
       messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
   )
   
   print(response.choices[0].message.content)

开发工具推荐

工具	用途	推荐理由
VS Code	代码编辑器	插件丰富，AI辅助强大
Jupyter Notebook	交互式开发	适合实验和原型开发
PyCharm	IDE	调试功能强大
Postman	API测试	方便测试Agent API
Git	版本控制	代码管理必备

1.4 【实战】第一个简单Agent

让我们创建一个简单的对话Agent，理解Agent的基本工作流程。

项目结构

my-first-agent/
├── .env
├── main.py
└── requirements.txt

完整代码

requirements.txt

openai>=1.0.0
python-dotenv>=1.0.0

main.py

import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

load_dotenv()

class SimpleAgent:
    def __init__(self):
        self.client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
        self.conversation_history = []
    
    def chat(self, user_message):
        # 添加用户消息到历史
        self.conversation_history.append({
            "role": "user",
            "content": user_message
        })
        
        # 调用OpenAI API
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=self.conversation_history
        )
        
        # 获取助手回复
        assistant_message = response.choices[0].message.content
        
        # 添加助手回复到历史
        self.conversation_history.append({
            "role": "assistant",
            "content": assistant_message
        })
        
        return assistant_message
    
    def clear_history(self):
        self.conversation_history = []

def main():
    agent = SimpleAgent()
    
    print("=== 简单对话Agent ===")
    print("输入 'quit' 退出\n")
    
    while True:
        user_input = input("你: ")
        
        if user_input.lower() == 'quit':
            print("再见！")
            break
        
        response = agent.chat(user_input)
        print(f"Agent: {response}\n")

if __name__ == "__main__":
    main()

运行项目

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行程序
python main.py

代码解析

这个简单的Agent展示了Agent的核心概念：

1. 记忆系统：conversation_history 保存对话历史
2. LLM调用：使用OpenAI API生成响应
3. 交互循环：持续接收用户输入并返回响应

扩展练习

尝试对这个Agent进行改进：

1. 添加System Prompt来定义Agent的角色
2. 实现对话历史的长度限制
3. 添加流式输出功能
4. 记录对话到文件

本章小结

本章我们学习了：

• ✅ Agent的定义和核心特征
• ✅ Agent与传统AI应用的区别
• ✅ Agent的四大核心组件
• ✅ 开发环境的搭建
• ✅ 创建了第一个简单的Agent

下一章

下一章我们将深入学习LLM的基础知识和OpenAI API的使用，这是Agent开发的基础。

第2章：LLM基础与API使用 →