AI智能体实战营，智能体开发从0-1，保姆级教程快速掌握

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基础概念理解

AI 智能体是能够感知环境、自主决策并执行任务以实现特定目标的智能系统。其核心工作流程是 “感知 – 决策 – 行动 – 反馈” 循环：

 

  • 感知：智能体通过传感器等获取外部信息，如天气智能体通过天气 API 感知实时温度等，并对原始数据进行清洗等预处理。
  • 决策：将复杂目标分解为子任务，根据子任务类型调用合适工具，基于 LLM 或规则引擎生成执行步骤。
  • 行动：通过执行器运行工具并获取工具返回结果。
  • 反馈：检查是否达成子目标，并将中间结果存入记忆，用于后续决策。

框架选型

  • 零基础入门：可选择 LangChain，其文档丰富、社区活跃，有多种记忆类型，适用于 RAG 应用、智能客服等；或 CrewAI，配置简单，适合快速搭建团队协作场景，有共享记忆池，适用于自动化办公等。
  • 软件开发：MetaGPT 可模拟完整开发流程，生成规范代码；AutoGen 适合多智能体协作调试。
  • 企业级部署：SuperAGI 支持任务监控和资源管理；Microsoft Semantic Kernel 与企业系统集成友好。

实战：用 Python 构建天气智能助手（基于 LangChain 框架）

  1. 环境准备
    • 创建虚拟环境：python -m venv ai_agent_env
    • 激活环境：Windows 系统下执行ai_agent_env\Scripts\activate；Mac/Linux 系统下执行source ai_agent_env/bin/activate
    • 安装所需库：pip install langchain openai python-dotenv
  2. 引入必要模块

 

python
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
import os
from dotenv import load_dotenv

 

  1. 设置 OpenAI API 密钥

 

python
load_dotenv()
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

 

  1. 创建语言模型实例

 

python
llm = OpenAI(openai_api_key=openai_api_key, temperature=0.7)

 

  1. 定义提示模板

 

python
template = "今天{城市}的天气如何？"
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["城市"],
    template=template
)

 

  1. 创建带有记忆的链

 

python
memory = ConversationBufferMemory()
chain = LLMChain(
    llm=llm,
    prompt=prompt,
    memory=memory
)

 

  1. 与智能体交互

 

python
city = "北京"
response = chain.run(城市=city)
print(response)

部署与优化

  • 部署：可以将开发好的智能体部署到服务器上，使其能够通过网络被外部访问。如使用 FastAPI 框架创建 Web 服务，通过 Docker 容器化部署到云平台。
  • 优化
    • 性能优化：优化代码逻辑，提高智能体的响应速度和处理效率；对大规模数据进行缓存，减少重复计算。
    • 功能扩展：增加多模态交互功能，如支持语音输入输出；增强智能体的学习能力，使其能根据用户反馈不断优化
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